Stat. Methods - Marketing Applications

Zkratka předmětu KMI/YSTMA
Název předmětu Stat. Methods - Marketing Applications
Akademický rok 2018/2019
Pracoviště / Zkratka KMI/YSTMA
Název Statistical Methods - Marketing Applications
Akreditováno/Kredity Ano/5
Rozsah hodin Přednáška 2 HOD/TYD Cvičení 2 HOD/TYD
Vyučovací jazyk angličtina
Nahrazovaný předmět KMI/STMA
Vyloučené předměty
Podmiňující
Způsob zakončení Zkouška
Forma zakončení Kombinovaná
Zápočet před zkouškou Ano
Vyučovaný semestr Letní
Cíle předmětu (anotace)

Cílem předmětu je naučit studenty vybrané statistické metody zaměřené na zpracovávání informací získaných při marketingovém výzkumu. Jedná se o specifické kontroly na vybočující pozorování, formální statistickou kontrolu pořízených dat, techniky průzkumové analýzy, metody používané při analýze kategoriálních dat - kontingenční tabulky a testy závislostí v kontingenčních tabulkách. Část výuky bude zaměřena na zvládnutí vybraných vícerozměrných statistických metod používaných při analýze trhu.

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:
K vykonání písemné části zkoušky je nutno vyřešit nadpoloviční většinu zadaných příkladů.

Obsah

Přednášky:
1 - úvod do kurzu;
2 - některé aspekty induktivních statistických metod;
3 - programovací prostředí R, import dat do R;
4 - neparametrické testy;
5 - vybrané diagnostické testy;
6 - testy normality a jak je provést v R;
7 - úvod do analýzy kategoriálních dat;
8 - vizualizace kategoriálních dat;
9 - úvod do vícerozměrné analýzy dat, maticová algebra, vícerozměrný t-test;
10 - pojem vzdálenosti;
11 - hierarchická shluková analýza;
12 - nehierarchická shluková analýza;
13 - logistická regrese;

Cvičení:
1 - úvod do kurzu;
2 - některé aspekty induktivních statistických metod;
3 - programovací prostředí R, import dat do R;
5 - neparametrické testy, vybrané diagnostické testy;
6 - testy normality a jak je provést v R;
7 - úvod do analýzy kategoriálních dat;
8 - vizualizace kategoriálních dat;
9 - úvod do vícerozměrné analýzy dat, maticová algebra, vícerozměrný t-test;
10 - pojem vzdálenosti;
11 - hierarchická shluková analýza;
12 - nehierarchická shluková analýza;
13 - logistická regrese;

Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu

Předmět nemá žádnou prerekvizitu.

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
  • Fox J. An R and S-Plus Companion to Applied Regression. USA: Sage Publications, Thousand Oaks, CA, 2002. ISBN 0-761-92279-2.
  • 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.
Vyučovací metody

Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming)

Hodnotící metody

Kombinovaná zkouška, Test

Stáhnout jako PDF