čeština

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.

Pro úspěšné zvládnutí jsou požadovány základní znalosti teorie pravděpodobnosti, popisné statistiky a matematické statistiky.

Výuka probíhá formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a metodologie dané disciplíny, problémů a jejich vzorových řešení.

Cvičení podporují zejména praktické ovládnutí látky vyložené na přednáškách.

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 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 (69-60), 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 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 (69-60), E (59-50), F (49-0).

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

Cílem předmětu je seznámit studenty se základními principy matematické statistiky, ekonometrických modelů, kategoriální analýzy, metod statistické regulace a jejich využití při řízení podnikových procesů.

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.

CSN ISO 8258 Shewhartovy regulační diagramy. Praha: Český normalizační institut, 1994. (CS)
KROPÁČ, J. Statistika C. 2. vyd. Brno: Akademické nakladatelství CERM, 2012. 100 s. ISBN 978-80-7204-789-5. (CS)
Studijní materiály vystavené na e-learningu. (CS)

KROPÁČ, J. Statistika A. 4. vyd. Brno: Fakulta podnikatelská, 2011. ISBN 978-80-214-4226-9. (CS)
KROPÁČ, J. Statistika B. 2. vyd. Brno: Fakulta podnikatelská, 2009. ISBN 978-80-214-3295-6.
KUPKA, K. Statistické řízení jakosti. Pardubice: TriloByte Statistical Software, 1997. ISBN 80-238-1818-X.
MONTGOMERY, D.C. Introduction to Statistical Quality Control. 6 ed. John Wiley & Sons, 2005. ISBN 978-0-470-16992-6.
TOŠENOVSKÝ, J. a NOSKIEVIČOVÁ, D. Statistické metody pro zlepšování jakosti. 1.vyd. Ostrava: Montanex, 2000. ISBN 80-7225-040-X.