Detail předmětu
Metody aplikované statistiky
FP-SmasPAk. rok: 2023/2024
Předmět se zabývá parametrickými a neparametrickými testy, analýzou rozptylu, kategoriální analýzou, vícerozměrnými regresními modely, metodami statistické regulace a indexy způsobilosti.
Jazyk výuky
čeština
Počet kreditů
5
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Vstupní znalosti
Pro úspěšné zvládnutí jsou požadovány základní znalosti teorie pravděpodobnosti, popisné statistiky a matematické statistiky.
Pravidla hodnocení a ukončení předmětu
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).
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.
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).
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.
Učební cíle
Cílem předmětu je seznámit studenty se základními principy matematické statistiky, ekonometrických modelů, kategoriální analýzy, metod statistické regulace a jejich využití při řízení podnikových procesů.
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.
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.
Studijní opory
viz Literatura k předmětu.
Studijní materiály dostupné na e-learningu.
Základní literatura
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 C. 2. vyd. Brno: Akademické nakladatelství CERM, 2012. 100 s. ISBN 978-80-7204-789-5. (CS)
Studijní materiály vystavené na e-learningu. (CS)
Doporučená literatura
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.
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.
Elearning
eLearning: aktuální otevřený kurz
Zařazení předmětu ve studijních plánech
- Program MGR-SRP magisterský navazující 1 ročník, zimní semestr, povinný
Typ (způsob) výuky
Přednáška
13 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
26 hod., povinná
Vyučující / Lektor
Osnova
Témata cvičení jsou shodné s tématy přednášek.
Elearning
eLearning: aktuální otevřený kurz