Detail předmětu

Statistika 2

FP-STA2Ak. rok: 2025/2026

Studenti získají základní znalosti matematické statistiky, kategoriální a korelační analýzy, analýzy rozptylu, regresní analýzy a analýzy časových řad. Prakticky se také naučí tyto metody aplikovat ve statistickém programu R.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

Příslušnost k typu studijního programu

bakalářský

Garant předmětu

Ing. Karel Doubravský, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav kvantitativního inženýrství (ÚKI)

Vstupní znalosti

Doporučené vstupní znalosti pro absolvování předmětu jsou základy matematiky (práce s funkcemi, základní algebraické operace, základní diferenciální a integrální počet), základy pravděpodobnosti a náhodné veličiny (pojem náhodného jevu, pravděpodobnosti, náhodné veličiny, základní typy rozdělení náhodných veličin).

Způsob zakončení předmětu a pravidla hodnocení studentů

Zápočet (max. 40 bodů)

80% účast na cvičení.
vypracování dvou semestrálních úloh (bližší informace k tématům prací a způsobu odevzdávání bude upřesněno na začátku semestru).

Zkouška (max. 60 bodů)

je písemná, trvá 120 minut a skládá se ze 4 příkladů a jedné teoretické otázky.
při zkoušce lze používat vlastní poznámky a materiály vystavené na stránkách e-learningu.

Známku, odpovídající součtu (max 100 bodů), která sestává:

z dosažených bodů ze semestrálních úloh,
z výsledků řešených příkladů,
z kvality odpovědí na teoretickou otázku.

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 dvou semestrálních úloh (bližší informace k tématům prací a způsobu odevzdávání bude upřesněno na začátku semestru).

Zkouška (max. 60 bodů)

je písemná, trvá 120 minut a skládá se ze 4 příkladů a jedné teoretické otázky.
při zkoušce lze používat vlastní poznámky a materiály vystavené na stránkách e-learningu.

Známku, odpovídající součtu (max 100 bodů), která sestává:

z dosažených bodů ze semestrálních úloh,
z výsledků řešených příkladů,
z kvality odpovědí na teoretickou otázku.

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 kontrolována.

Učební cíle

Cílem předmětu je seznámit studenty se základy matematické statistiky, analýzy rozptylu, kategoriální a korelační analýzy, regresní analýzy a analýzy časových řad tak, aby byli schopni tyto znalosti vhodně aplikovat v manažerských, informatických a ekonomických problémech. Studenti získají základní znalosti uvedených statistických metod a současně se naučí tyto metody prakticky používat ve statistickém programu R. Po absolvování předmětu budou studenti připraveni aplikovat nabyté dovednosti v navazujících magisterských předmětech i při řešení reálných problémů.

Základní literatura

BUDÍKOVÁ, M.; KRÁLOVÁ, M. a MAROŠ, B., 2010. Průvodce základními statistickými metodami. 1. vydaání. Praha: Grada. Expert. 272 s. ISBN 978-80-247-3243-5. (CS)
KROPÁČ, J. STATISTIKA B. 3. vyd. Brno: Akademické nakladatelství CERM, 2012. 152 s. ISBN 978-80-7204-822-9. (CS)
Studijní materiály vystavené na e-learningu.

Doporučená literatura

BUDÍKOVÁ, M., T. LERCH a Š. MIKOLÁŠ. Základní statistické metody. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita v Brně, 2005. ISBN 80-210-3886-1.
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

eLearning: aktuální otevřený kurz

Zařazení předmětu ve studijních plánech