Statistické metody v ekonomii

Zkratka předmětu KMI/STATE
Název předmětu Statistické metody v ekonomii
Akademický rok 2018/2019
Pracoviště / Zkratka KMI/STATE
Název Statistické metody v ekonomii
Akreditováno/Kredity Ano/5
Rozsah hodin Přednáška 3 HOD/TYD Cvičení 1 HOD/TYD
Vyučovací jazyk čeština
Nahrazovaný předmět
Vyloučené předměty
Podmiňující
Způsob zakončení Zkouška
Forma zakončení Kombinovaná
Zápočet před zkouškou Ano
Vyučovaný semestr Zimní
Cíle předmětu (anotace)

Kurz má dva hlavní cíle. První spočívá v seznámení studentů s vybranými statistickými metodami, které jsou aplikovatelné při zpracování ekonomických dat. Příkladem může být regresní analýza, vícenásobná regresní analýza, analýza kategoriálních dat, shluková analýza a logistická regrese, vybrané klasifikační metody, posouzení normality. Zároveň bude představena terminologie související s těmito metodami. Druhým cílem je seznámit posluchače s programovacím prostředím R.

Požadavky na studenta

Požadavky k zápočtu:
Semináře jsou založeny na individuální práci posluchačů. Semináře jsou v přímé vazbě na přednášky. Posluchači pracují v průběhu semináře s programovacím prostředím R.

Požadavky ke zkoušce:
Ověření nabytých znalostí bude realizováno prostřednictvím 2 testů. Jednoho zápočtového a jednoho zkouškového testu (oba písemné).

Obsah

Témata přednášek:

1 - úvod do kurzu, zdroje ekonomických dat, statistický software pro analýzu dat;
2 - některé aspekty induktivních statistických metod;
3 - programovací prostředí R, import dat do R;
4 - neparametrické testy;
5 - testy normality a jak je provést v R;
6 - úvod do analýzy kategoriálních dat;
7- vizualizace kategoriálních dat;
8 - úvod do vícerozměrné analýzy dat, maticová algebra, vícerozměrný t-test;
9 - pojem vzdálenosti; hierarchická shluková analýza;
10 - vybrané klasifikační metody;
11 - logistická regrese;

Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu

Prerequisites: KMI/MINF, KMI/MINFA Managerial Informatics,
KMI/GIS1 Geographic Information Systems 1

Získané způsobilosti

Studenti rozumí základním principům pokročilých statistických metod. Jsou schopni využívat programovací prostředí R.

Garanti a vyučující
  • Garanti: Ing. Michael Rost, Ph.D.
  • Přednášející: Ing. Michael Rost, Ph.D.
  • Cvičící: Ing. Michael Rost, Ph.D.
Literatura
  • Hendl J. Přehled statistických metod zpracování dat. Praha: Portál, 2006. ISBN 80-7367-123-9.
  • Anděl, Jiří. Statistické metody. Praha : Matfyzpress, 2003. ISBN 80-86732-08-8.
  • Everitt B. S. An R and S-Plus Companion to Multivariate Analysis. Springer, 2005. ISBN 1-85233-882-2.
  • Simonoff, J.S. Analyzing Categorical Data. New York : Springer, 2003. ISBN 0-387-00749-0.
  • Maindonald, J., Braun, J. Data Analysis and Graphics Using R. Cambridge : Cambridge University Press, 2003. ISBN 0-521-81336-0.
  • Dalgaard P. Introductory Statistics with R. Springer, 2002. ISBN 0-387-95475-9.
  • Faraway, J. Linear Models with R. Boca Raton : Chapman & Hall/CRC, FL, 2004. ISBN 1-584-88425-8.
  • Venables, W., N., Ripley, B.D. Modern Applied Statistics with S. New York : 4th ed, 2002. ISBN 0-387-95457-0.
  • Heiberger, R. M., Holland, B. Statistical Analysis and Data Display: An Intermediate Course with Examples in S-Plus, R, and SAS. Springer Texts in Statistics. Springer, 2004. ISBN 0-387-40270-5.
  • Meloun, M., Militký, J. Statistické analýzy experimentálních dat. Academia, 953 s., 2004. ISBN 80-200-1254-0.
Vyučovací metody

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

Hodnotící metody

Kombinovaná zkouška, Test

Stáhnout jako PDF