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.

Zajišťuje ústav

Nabízen zahradničním 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.

Literatura

KARPÍŠEK, Z., DRDLA, M. Applied statisitcs. Brno: PC-DIR Real, 1999. ISBN 8021414936.
FIELD, A., MILES, J., 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)
BOX, G. E. P., HUNTER, W. G., HUNTER, J. S. Statistics for experimenters: an introduction to design, data analysis, and model building. Wiley, 1978. ISBN 978-0-471-09315-2.

Study materials available on e-learning.

(EN)

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.

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).

Jazyk výuky

angličtina

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

Cíl

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.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program MGR-Z magisterský navazující

    obor MGR-Z , 1. ročník, zimní semestr, 6 kreditů, volitelný

  • Program MGR-IBM magisterský navazující, 1. ročník, zimní semestr, 6 kreditů, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Cvičení

13 hod., povinná

Vyučující / Lektor

eLearning