čeština

Studenti získají základní znalosti z náhodných veličin, indexní analýzy, matematické statistiky, regresní analýzy a časových řad a budou schopni je aplikovat v ekonomických problémech. Po absolvování předmětu budou připraveni pro studium ekonomických předmětů, uvažujících náhodu.

Základy lineární algebry a matematické analýzy.
Množiny, množinové operace, pojmy z kombinatoriky, faktoriál, limita, číselná řada, derivace, integrál.

Výuka probíhá formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů, metodologie dané disciplíny a problémů. Hlavní důraz je položen na vysvětlení podstaty jednotlivých metod a jejich obecných vlastností Cvičení podporují zejména praktické ovládnutí látky vyložené na přednáškách.

Hodnocení předmětu je platný i pro ISP.

ZÁPOČET: Zápočet je udělen na základě:
- bodů za testy
- testy není možné opravovat
ZKOUŠKA: Zkouška je písemná či ústní, skládá se z teorie (čas zhruba 15 minut)
Známka, odpovídající součtu (max 100 bodů), sestává:
- z bodů za testy (70 bodů)
- z bodů za zkoušku (30 bodů)
- je kladen požadavek na minimální bodový zisk u zkoušky (10 bodů) i u zápočtu (40 bodů)
Známky a jim odpovídající body:
A (100-90), B (89-80), C (79-70), D (69-60), E (59-50), F (49-0)

Studenti získají základní znalosti z náhodných veličin, indexní analýzy, matematické statistiky, regresní analýzy a časových řad a budou schopni je aplikovat v ekonomických problémech. Po absolvování předmětu budou připraveni pro studium ekonomických předmětů, uvažujících náhodu.
1. Náhodné jevy: pravděpodobnost a její vlastnosti, podmíněná pravděpodobnost, klasická pravděpodobnost.
2. Náhodné jevy: nezávislost jevů, úplná pravděpodobnost.
3. Náhodné veličiny: náhodné veličiny diskrétního a spojitého typu, charakteristiky a zákony rozdělení náhodných veličin.
4. Náhodné veličiny: rozdělení binomické, hypergeometrické, geometrické, Poissonovo.
5. Náhodné veličiny: rozdělení normální a exponenciální.
6. Matematická statistika: zpracování a vyhodnocování jednorozměrných datových souborů kvantitativního znaku.
7. Matematická statistika: bodové a intervalové odhady parametrů znaku základního souboru.
8. Matematická statistika: testy statistických hypotéz.
9. Indexní analýza: individuální a agregátní indexy, Laspeyresovy a Paascheovy indexy.
10. Regresní analýza: metoda nejmenších čtverců, regresní přímka.
11. Regresní analýza: speciální regresní funkce.
12. Časové řady: charakteristiky časových řad, rozklad časové řady,
13. Časové řady: určení trendu v časové řadě.

Cílem předmětu je seznámit studenty se základními pojmy náhodných veličin, matematické statistiky, regresní analýzy a časových řad, tak, aby byli schopni studovat ekonomické předměty, pracující s náhodou, a řešit pomocí uvedených metod problémy těchto předmětů.

Účast na přednáškách a cvičeních není povinná ale doporučuje se.

KROPÁČ, J. Statistika A. 5. vyd. CERM, Brno. 2013. ISBN 978-80-7204-835-9.
SEGER, J. aj. Statistické metody v tržním hospodářství. Praha : Victoria Publishing, 1995. ISBN 80-7187-058-7.

HINDLS, R. aj. Analýza dat v manažerském rozhodování. Praha : Grada Publishing, 1999. ISBN 80-7169-255-7.
SWOBODA, H. Moderní statistika. Praha : Svoboda, 1977.