Detail předmětu
Statistika 2
FP-STA2Ak. rok: 2024/2025
Studenti získají základní znalosti matematické statistiky, kategoriální a korelační analýzy, analýzy rozptylu, regresní analýzy a analýzy časových řad.
Jazyk výuky
Počet kreditů
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Vstupní znalosti
Pro úspěšné zvládnutí jsou požadovány základní znalosti teorie pravděpodobnosti a náhodné veličiny.
Pravidla hodnocení a ukončení předmětu
ZAKONČENÍ PŘEDMĚTU
Zápočet (max. 40 bodů)
- vypracování semestrálních úloh (téma úloh bude upřesněno během semestru).
Zkouška (max. 60 bodů)
- je písemná s využitím výpočetní techniky a skládá se ze čtyř výpočtových příkladů a teoretické otázky.
Konečné hodnocení, odpovídající součtu (max. 100 bodů), které sestává:
- z dosažených bodů ze semestrálních úloh (max. 40 bodů),
- z výsledků řešených příkladů (max. 51 bodů),
- z kvality odpovědi na teoretickou otázku (max. 9 bodů).
Konečné hodnocení a jemu 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.
ZAKONČENÍ PŘEDMĚTU PRO STUDENTY S INDIVIDUÁLNÍM STUDIEM
Zápočet (max. 40 bodů)
- vypracování semestrálních úloh (téma úloh bude upřesněno během semestru).
Zkouška (max. 60 bodů)
- je písemná s využitím výpočetní techniky a skládá se ze čtyř výpočtových příkladů a teoretické otázky.
Konečné hodnocení, odpovídající součtu (max. 100 bodů), které sestává:
- z dosažených bodů ze semestrálních úloh (max. 40 bodů),
- z výsledků řešených příkladů (max. 51 bodů),
- z kvality odpovědi na teoretickou otázku (max. 9 bodů).
Konečné hodnocení a jemu odpovídající body:
A (100-90), B (89-80), C (79-70), D (69-60), E (59-50), F (49-0).
Učební cíle
Cílem předmětu je seznámit studenty se základy matematické statistiky, kategoriální a korelační analýzy, analýzy rozptylu, regresní analýzy a analýzy časových řad tak, aby byli schopni tyto znalosti vhodně aplikovat v manažerských, informatických a ekonomických problémech.
Rozvíjet vědomí a schopnosti studentů využívat statistické prostředky jako základ datové analýzy při řízení jednotlivých podnikových procesů.
Základní literatura
Studijní materiály vystavené na e-learningu.
Doporučená literatura
FIELD, A., J. MILES and Z. FIELD. Discovering Statistics Using R. 1 edition. Los Angeles, Calif.: SAGE Publications Ltd., 2012. ISBN 978-1-4462-0046-9.
JAMES, G., D. WITTEN, T. HASTIE a R. TIBSHIRANI. An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R. New York: Springer New York, 2014. 426 s. ISBN 978-1-4614-7137-0.
Elearning
Zařazení předmětu ve studijních plánech
- Program BAK-MIn bakalářský 2 ročník, letní semestr, povinný
Typ (způsob) výuky
Přednáška
Vyučující / Lektor
Osnova
V kurzu jsou vysvětleny základní myšlenky a metody matematické statistiky, korelační analýzy, kategoriální analýzy a analýzy časových řad.
Základní tematická náplň:
1. Výběrové charakteristiky
2. Empirická distribuční funkce
3. Zpracování velkých datových souborů
4. Bodové a intervalové odhady
5. Testy statistických hypotéz
6. Korelační analýza
7. Kategoriální analýza
8. Analýza rozptylu
9. Lineární modely
10. Linearizovatelné modely
11. Nelinearizovatelné modely
12. Charakteristiky časových řad
13. Dekompozice časových řad.
Cvičení
Vyučující / Lektor
Osnova
Elearning