Detail předmětu
Applied Statistics
FP-IBasPAk. rok: 2022/2023
Předmět se zabývá parametrickými a neparametrickými testy, analýzou rozptylu, kategoriální analýzou, vícerozměrnými regresními modely, metodami statistické regulace a indexy způsobilosti.
Jazyk výuky
angličtina
Počet kreditů
6
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Nabízen zahraničním studentům
Všech fakult
Výsledky učení předmětu
Studenti získají takové znalosti, že budou schopni zvládnout statistické metody na takové teoretické a praktické úrovni, která jim umožní zpracovávat a provádět korektní vyhodnocení dat a rozvíjet vědomí a schopnosti studentů využívat statistické prostředky při řízení jednotlivých činností podniku.
Prerekvizity
Pro úspěšné zvládnutí jsou požadovány základní znalosti teorie pravděpodobnosti, popisné statistiky a matematické statistiky.
Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody
Výuka se skládá z přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a metodologie oboru, praktických problémů a jejich vzorových řešení.
Cvičení podporují praktické ovládnutí látky vyložené na přednáškách.
Cvičení podporují praktické ovládnutí látky vyložené na přednáškách.
Způsob a kritéria hodnocení
ZAKONČENÍ PŘEDMĚTU
Zápočet (max. 40 bodů)
- vypracování výpočtových úloh a teoretických otázek.
Zkouška (max. 60 bodů)
- je písemná.
V její první části řeší student během 80 minut 4 příklady. Ve druhé části zkoušky student vypracuje během 15 minut odpovědi na 3 teoretické otázky.
Známku, odpovídající součtu (max. 100 bodů), která sestává:
- z dosažených bodů z kontrolních testů, teoretických otázek a výpočtových úloh,
- z výsledků řešených příkladů,
- z kvality odpovědí na teoretické otázky.
Známky a jim odpovídající body:
A (100-90), B (89-80), C (79-70), D (69-61), E (59-50), F (49-0).
ZAKONČENÍ PŘEDMĚTU PRO STUDENTY S INDIVIDUÁLNÍM STUDIEM
Zápočet (max. 40 bodů)
- vypracování výpočtových úloh a teoretických otázek.
Zkouška (max. 60 bodů)
- je písemná.
V její první části řeší student během 80 minut 4 příklady. Ve druhé části zkoušky student vypracuje během 15 minut odpovědi na 3 teoretické otázky.
Známku, odpovídající součtu (max. 100 bodů), která sestává:
- z dosažených bodů z kontrolních testů, teoretických otázek a výpočtových úloh,
- z výsledků řešených příkladů,
- z kvality odpovědí na teoretické otázky.
Známky a jim odpovídající body:
A (100-90), B (89-80), C (79-70), D (69-61), E (59-50), F (49-0).
Zápočet (max. 40 bodů)
- vypracování výpočtových úloh a teoretických otázek.
Zkouška (max. 60 bodů)
- je písemná.
V její první části řeší student během 80 minut 4 příklady. Ve druhé části zkoušky student vypracuje během 15 minut odpovědi na 3 teoretické otázky.
Známku, odpovídající součtu (max. 100 bodů), která sestává:
- z dosažených bodů z kontrolních testů, teoretických otázek a výpočtových úloh,
- z výsledků řešených příkladů,
- z kvality odpovědí na teoretické otázky.
Známky a jim odpovídající body:
A (100-90), B (89-80), C (79-70), D (69-61), E (59-50), F (49-0).
ZAKONČENÍ PŘEDMĚTU PRO STUDENTY S INDIVIDUÁLNÍM STUDIEM
Zápočet (max. 40 bodů)
- vypracování výpočtových úloh a teoretických otázek.
Zkouška (max. 60 bodů)
- je písemná.
V její první části řeší student během 80 minut 4 příklady. Ve druhé části zkoušky student vypracuje během 15 minut odpovědi na 3 teoretické otázky.
Známku, odpovídající součtu (max. 100 bodů), která sestává:
- z dosažených bodů z kontrolních testů, teoretických otázek a výpočtových úloh,
- z výsledků řešených příkladů,
- z kvality odpovědí na teoretické otázky.
Známky a jim odpovídající body:
A (100-90), B (89-80), C (79-70), D (69-61), E (59-50), F (49-0).
Osnovy výuky
Cílem předmětu je naučit studenty pracovat s pokročilejšími statistickými metodami a jejich využití v ekonomii, financích, obchodu i řízení výrobních procesů. Obsah předmětu je zaměřen na použití statistických metod při analýze ekonomických a společenských problémů, přičemž je kladen důraz na pečlivou interpretaci výsledků a testování ekonomických hypotéz.
Topics of lectures are the following:
1. Parametric tests: t-test, paired t-test, t-test, F-test
2. Kolmogorov-Smirnov test, Shapiro-Wilk test, Pearson test
3. Analysis of variance: single-factor and two-factor ANOVA
4. Non-parametric tests: one-sample serial tests
5. Non-parametric tests: two-sample serial tests
6. Nonparametric analysis of variance
7. Multivariate regression models: basic principles
8. Multivariate regression models: general assumptions
9. Categorical analysis
10. Statistical process control
11. Control charts for measurement control
12. Control charts for control by comparison
13. Process Capability Index
Topics of lectures are the following:
1. Parametric tests: t-test, paired t-test, t-test, F-test
2. Kolmogorov-Smirnov test, Shapiro-Wilk test, Pearson test
3. Analysis of variance: single-factor and two-factor ANOVA
4. Non-parametric tests: one-sample serial tests
5. Non-parametric tests: two-sample serial tests
6. Nonparametric analysis of variance
7. Multivariate regression models: basic principles
8. Multivariate regression models: general assumptions
9. Categorical analysis
10. Statistical process control
11. Control charts for measurement control
12. Control charts for control by comparison
13. Process Capability Index
Učební cíle
Seznámit studenty se základními principy matematické statistiky, ekonometrických modelů, kategoriální analýzy, metod statistické regulace a jejich využití při řízení podnikových procesů.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky
Účast na přednáškách není povinná, ale doporučuje se. Účast na cvičeních je povinná a kontrolovaná. Omluvená neúčast studenta na cvičení může být nahrazena náhradními úkoly.
Základní literatura
FIELD, A.; MILES, J. and FIELD, Z. Discovering Statistics Using R. Los Angeles, Californie: SAGE Publications Ltd., 2012. ISBN 978-1-4462-0046-9. (EN)
MATHEWS, P. Design of Experiment with Minitab. Milwaukee: ASQ Quality Press, 2005. ISBN 9780873896375 (EN)
Study materials available on e-learning. (EN)
MATHEWS, P. Design of Experiment with Minitab. Milwaukee: ASQ Quality Press, 2005. ISBN 9780873896375 (EN)
Study materials available on e-learning. (EN)
Doporučená literatura
BOX, G. E. P.; HUNTER, W. G. and HUNTER, J. S. Statistics for experimenters: an introduction to design, data analysis, and model building. Wiley, 1978. ISBN 978-0-471-09315-2.
KARPÍŠEK, Z. and DRDLA, M. Applied statisitcs. Brno: PC-DIR Real, 1999. ISBN 8021414936.
KARPÍŠEK, Z. and DRDLA, M. Applied statisitcs. Brno: PC-DIR Real, 1999. ISBN 8021414936.
Elearning
eLearning: aktuální otevřený kurz
Zařazení předmětu ve studijních plánech
Typ (způsob) výuky
Přednáška
26 hod., nepovinná
Vyučující / Lektor
Osnova
Základní tematická náplň přednášek je následující:
1. Parametrické testy: t-test, párový t-test, dvouvýběrový t-test, F-test
2. Kolmogorovův-Smirnovův test, Shapiro-Wilkův test, Pearsonův test
3. Analýza rozptylu: jednofaktorová a dvoufaktorová ANOVA
4. Neparametrické testy: jednovýběrové pořadové testy
5. Neparametrické testy: dvouvýběrové pořadové testy
6. Neparametrické obdoby analýzy rozptylu
7. Vícerozměrné regresní modely: základní principy
8. Vícerozměrné regresní modely: klasické předpoklady
9. Kategoriální analýza
10. Statistická regulace procesu
11. Regulační diagramy pro regulaci měřením
12. Regulační diagramy pro regulaci srovnáváním
13. Indexy způsobilosti
1. Parametrické testy: t-test, párový t-test, dvouvýběrový t-test, F-test
2. Kolmogorovův-Smirnovův test, Shapiro-Wilkův test, Pearsonův test
3. Analýza rozptylu: jednofaktorová a dvoufaktorová ANOVA
4. Neparametrické testy: jednovýběrové pořadové testy
5. Neparametrické testy: dvouvýběrové pořadové testy
6. Neparametrické obdoby analýzy rozptylu
7. Vícerozměrné regresní modely: základní principy
8. Vícerozměrné regresní modely: klasické předpoklady
9. Kategoriální analýza
10. Statistická regulace procesu
11. Regulační diagramy pro regulaci měřením
12. Regulační diagramy pro regulaci srovnáváním
13. Indexy způsobilosti
Cvičení
13 hod., povinná
Vyučující / Lektor
Osnova
Témata cvičení jsou shodné s tématy přednášek.
Elearning
eLearning: aktuální otevřený kurz