čeština

Studenti se seznámí s metodami matematické statistiky, metodami pro analýzu vícerozměrných datových souborů, metodami regresní a korelační analýzy a metodami pro analýzu časových řad a metodami indexní analýzy a budou schopni je aplikovat v ekonomických problémech. Po absolvování předmětu budou připraveni využívat tyto metody v ekonomických předmětech.

Základy teorie pravděpodobnosti a základní pojmy matematické statistiky

(teorie pravděpodobnosti: náhodné jevy, klasická pravděpodobnost, podmíněná pravděpodobnost;

diskrétní a spojité náhodné veličiny: distribuční funkce, hustota, binomické a Poissonovo rozdělení, normální rozdělení;

intervalové odhady, testování hypotéz)

Výuka probíhá formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů, metodologie dané disciplíny a problémů. Cvičení podporují zejména praktické ovládnutí látky vyložené na přednáškách.

v případě prezenční (kontaktní) výuky:
ZÁPOČET: Zápočet je udělen na základě:
- bodů za testy
- testy není možné opravovat
ZKOUŠKA: Zkouška je písemná, skládá se z teorie (čas zhruba 20 minut)
Známka, odpovídající součtu (max 100 bodů), sestává:
- z bodů za testy (30+30+25 za 3 testy)
- z bodů za zkoušku (15 bodů)
- je kladen požadavek na minimální bodový zisk u zkoušky
Známky a jim odpovídající body:
A (100-90), B (89-80), C (79-70), D (69-60), E (59-50), F (49-0)

V případě distanční výuky:
- zápočet i zkouška budou řešeny na základě toho, jak dlouho bude udržena prezenční forma výuky
- snahou bude, aby bylo možné zápočtové testy realizovat prezenčně na fakultě (i kdyby se výuka odehrávala online) třeba i v rámci jednoho dne na konci semestru
- pokud by musela být zkouška i zápočtové testy distanční, pak by se konal zřejmě 1 souhrnný zápočtový test a pak ústní zkouška přes Microsoft Teams

Studenti se seznámí s metodami matematické statistiky, regresní analýzy, časových řad, z riziky, rozhodovacími stromy a budou schopni je aplikovat na ekonomické problémy. Po absolvování předmětu budou připraveni využívat tyto metody v ekonomických předmětech.
1. Spojité a diskrétní náhodné veličiny, distribuční funkce, hustota, speciální typy pravděpodobnostních rozdělení.
2. Konstrukce intervalových odhadů, testování hypotéz.
3. Metody měření závislosti mezi kvantitativními proměnnými: výběrový korelační koeficient, výběrový koeficient korelace.
4. Metody měření závislosti mezi kvantitativními proměnnými: test nezávislosti.
5. Metody měření závislosti mezi kvalitativními proměnnými: test nezávislosti.
6. Čtyřpolní tabulky, McNemarův test.
7. Regresní a korelační analýza - úvod. Regresní přímka.
8. Regresní analýza - další typy regresních funkcí.
9. Časové řady - úvod. Charakteristiky časové řady, dekompozice časové řady.
10. Časové řady - odhad trendu v časové řadě, sezónní a cyklická složka.
11. Indexní analýza - jednoduché a individuální indexy, agregátní indexy.
12. Rozhodování za rizika.
13. Rozhodovací stromy.

Cílem předmětu je seznámit studenty se základními metodami uvedených disciplin tak, aby byli schopni je používat při řešení problémů těch ekonomických předmětů, které tyto metody využívají.

Účast na přednáškách není povinná, ale doporučuje se. Účast na cvičeních je není povinná, ale doporučuje se. Přednášky a cvičení se budou vzhledem k nízkému počtu studentů silně prolínat.

KROPÁČ, J. Statistika B. 3. vyd. CERM, Brno: FP VUT, 2012. ISBN 978-80-7204-822-9. (CS)
SEGER, J. aj. Statistické metody v tržním hospodářství. 1. vyd. Praha: Victoria Publishing, 1995. ISBN 80-7187-058.7. (CS)

HINDLS, R. aj. Analýza dat v manažerském rozhodování. Praha: Grada Publishing, 1999. ISBN 80-7169-255-7. (CS)
KROPÁČ, J. Statistika. 5. vyd. CERM, Brno: 2013. ISBN 978-80-7204-835-9. (CS)
WONNACOT, T.H. aj. Statistika pro obchod a hospodářství. 1. vyd. Praha: Victoria Publishing, 1995. ISBN 80-85605-09-0. (CS)