Teorie pravděpodobnosti a statistika 2

Zkratka předmětu KMI/TPS2
Název předmětu Teorie pravděpodobnosti a statistika 2
Akademický rok 2019/2020
Pracoviště / Zkratka KMI/TPS2
Název Teorie pravděpodobnosti a statistika 2
Akreditováno/Kredity Ano/3
Rozsah hodin Přednáška 2 HOD/TYD Cvičení 1 HOD/TYD
Vyučovací jazyk čeština
Nahrazovaný předmět
Vyloučené předměty KMI/PS2A, KMI/TPS2A
Podmiňující KMI/KPS1A, KMI/KTPS1, KMI/TPS1, KMI/TPS1A
Způsob zakončení Zkouška
Forma zakončení Kombinovaná
Zápočet před zkouškou Ne
Vyučovaný semestr Letní
Cíle předmětu (anotace)

Předmět seznamuje se základními postupy při zpracování dat, věnuje se soustavě popisných charakteristik a základním principům induktivního uvažování.

Požadavky na studenta

Na cvičeních je vyžadována aktivní účast. V průběhu semestru student musí absolvovat 2 písemky. Získá-li student po jejich absolvování v průměru 65 procent, má se za to, že posluchač splnil písemnou část zkoušky. V jiném případě student musí absolvovat i písemnou část zkoušky a to s 50% úspěšností. V obou případech následuje ústní část zkoušky.

Obsah

Kurz rozšiřuje znalosti o zpracování dat, statistické inferenci, testování hypotéz a regresní analýze.

Témata přednášek:
1. Popisné statistiky, příklady použití. Práce se software.
2. Studentovo, Chi2, F - rozdělení. Příklady, výpočty v software. Kvantily.
3. Testování hypotéz. Základní myšlenka. Chyba prvního a druhého druhu. Možné závěry. Odvození testu
střední hodnoty při známém rozptylu.
4. T-testy, párový a dvouvýběrový. F-test. Test o rozptylu z normálního rozdělení. Software.
5. Test o střední hodnotě za pomoci CLV.
6. Teorie odhadu. Bodové a intervalové odhady, základní požadavky na bodové odhady.
7. Intervalový odhad za pomoci CLV. Výpočty velikostí souboru pro požadovanou délku intervalu
spolehlivosti a opačně.
8. Korelační koeficient, odhad, testování
9. Deskriptivní statistika. Grafické znázornění souboru (histogramy, krabicové grafy).
10. Testy na shodu středních hodnot z více výběrů. Software.
11. ANOVA 2 faktory
12. Prostá regresní analýza.
13. Regresní analýza s více vysvětlujícími proměnnými.

Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu

Prerekvizity: Teorie pravděpodobnosti a statistika 1
Ekvivalence: Theory of Probability and Statistics 2

Získané způsobilosti

Student ovládá základní postupy z teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky

Garanti a vyučující
  • Garanti: doc. RNDr. Tomáš Mrkvička, Ph.D.
  • Přednášející: Mgr. Michal Houda, Ph.D., doc. RNDr. Tomáš Mrkvička, Ph.D.
  • Cvičící: Ing. Ilona Berková, Mgr. Michal Houda, Ph.D., doc. RNDr. Tomáš Mrkvička, Ph.D., Ing. Michael Rost, Ph.D.
Literatura
  • Hindls, R. a kol. Statistika v ekonomii. Praha: Professional Publishing, 2018. ISBN 978-80-88260-09.
  • Freeman, J., Shoesmith, E., Sweeney, D., Anderson, D., Williams, T. Statistics for Business and Economics. Cengage, 2017.
  • Mrkvička, T., Petrášková, V.:. Úvod do statistiky, Jihočeská univerzita, České Budějovice, 2006.
  • Mrkvička, T., Petrášková, V. Úvod do teorie pravděpodobnosti. České Budějovice, 2008.
Vyučovací metody

Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Práce s multimediálními zdroji (texty, internet, IT technologie), Blended learning

Hodnotící metody

Kombinovaná zkouška

Stáhnout jako PDF