Czech

Not applicable.

Studenti získají základní znalosti teorie pravděpodobnosti, náhodné veličiny, náhodného vektoru, spolehlivosti soustav, indexní analýzy, rozhodování za rizika a nejistoty, popisné statistiky. Po absolvování předmětu budou studenti připraveni prakticky použít tyto metody v navazujících předmětech.

Basic knowledge and skills of set theory, set operations, combinatorics, derivations and integrals.

Not applicable.

The course contains lectures that explain basic principles, problems and methodology of the discipline, and exercises that promote the practical knowledge of the subject presented in the lectures.

ZÁPOČET: Zápočet je udělen na základě:
- účasti na cvičeních,
- vypracování výpočtových úloh.

ZKOUŠKA: Zkouška je písemná.
V její první části řeší student během 80 minut 4 příklady. (Jako pomůcku může použít doporučená skripta.)
Ve druhé části zkoušky student vypracuje během 15 minut odpovědi na 3 teoretické otázky.
Známka, odpovídající součtu (max 100 bodů), sestává:
- z bodů z kontrolních testů, výpočtových úloh a teoretických otázek;
- z výsledků řešených příkladů,
- z odpovědí na teoretické otázky.

Známky a jim odpovídající body:
A (100-90), B (89-83), C (82-76), D (75-69), E (68-60), F (59-0).

Základní teorie pravděpodobnosti (1. a 2. týden)
Klasická pravděpodobnost,
Podmíněná pravděpodobnost
Náhodné veličiny (3. a 4. týden)
Diskrétní náhodná veličina
Speciální diskrétní náhodné veličiny
Speciální spojité náhodné veličiny
Náhodný vektor (5. týden)
Spolehlivost soustav (6. týden)
Sériová soustava
Paralelní soustava
Kombinovaná soustava
Indexní analýza (7. a 8. týden)
Individuální indexy
Složené indexy
Rozhodování za rizika (9. a 10. týden)
Rozhodování za rizika
Rozhodovací stromy
Popisná statistika (11. a 13 týden)
Jednorozměrné datové soubory kvantitativních znaků

Not applicable.

Cílem předmětu je seznámit studenty se základy teorie pravděpodobnosti, náhodných veličin, indexní analýzy, rozhodování za rizika a nejistoty a popisné statistiky tak, aby byli schopni tyto znalosti vhodně aplikovat v manažerských, informatických a ekonomických problémech.

Attendance at lectures is not compulsory, but is recommended. Attendance at exercises is required and checked by the tutor. An excused absence of a student from seminars can be compensated for by submitting solution of alternate exercises.

Not applicable.

Not applicable.

KROPÁČ, J. STATISTIKA A. 5. vyd. Brno: Fakulta podnikatelská, VUT v Brně, 2013. 140 s. ISBN 978-80-7204-835-9.
KROPÁČ, J. Statistika. 2. vyd. Brno: Akademické nakladatelství CERM, 2012. ISBN 978-80-7204-788-8.

BUDÍKOVÁ, M., T. LERCH a Š. MIKOLÁŠ. Základní statistické metody. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita v Brně, 2005. ISBN 80-210-3886-1.
HINDLS, R. aj. Analýza dat v manažerském rozhodování. Praha : Grada Publishing, 1999. ISBN 80-7169-255-7.
KARPÍŠEK, Z. Matematika IV. 2. vyd. Brno: Akademické nakladatelství CERM, 2003. ISBN 80-214-2522-9.
KROPÁČ, J. Statistika B. 2. vyd. Brno: Fakulta podnikatelská, 2009. ISBN 978-80-214-3295-6.
MAREK, L. Statistika pro ekonomy. 2. vyd. Praha: Professional Publishing, 2007. ISBN 80-869-4640-5.
SWOBODA, H. Moderní statistika. Praha : Svoboda, 1977.