Zápočet minimální aktivní účast na cvičení v rozsahu 75 %,

Pokud student nedosáhne minimálního požadavku, bude mu zadána individuální seminární práce, která bude akceptována a hodnocena na základě předem stanovených pravidlech.

Aktivní účast na cvičeních zahrnuje též práci v e-learningu – kurz Statistika II, tj. práce s materiály + absolvování Zápočtový test bude obsahovat zejména příklady, částečně teorii. Minimální hranice pro úspěšné absolvování zápočtového testu je 50 %. V případě neúspěchu je umožněno zápočtový test opakovat.

Zkouška je rozdělena do dvou částí: písemná a ústní. Bude ověřovat pochopenou látku z přednášek a studijních materiálů a praktická ověření teoretické znalosti při výpočtech a v praxi.

Z: Budíková, M., Králová, M., Maroš, B. (2010). Průvodce statistickými metodami. Praha: Grada Publishing.

Z: HENDL, J. (2004), Přehled statistických metod zpracování dat, Praha, Portál. ISBN 80-7178-820-1

Z: KOŽÍŠEK, J., STIEBEROVÁ, B.(2012), Statistika v příkladech, Verlag Dashofer.

D: ANDĚL, J. (2002), Základy matematické statistiky, Univerzita Karlova v Praze, Matematicko-fyzikální fakulta, Preprint.

D: HINDLS, R., HRONOVÁ, S. et al. Statistika pro ekonomy. Professional publishing. 2007. ISBN 978-80-86946-43-6.

D: LIND, D., MARCHAL, W., WATHEN, S. Statistical Techniques in Business and Economics, (16th Edition). McGraw-Hill Education 2015. ISBN-13: 978-0078020520.

D: TRIOLA, M., F. Essentials of Statistics (5th Edition). Pearson Education 2015. ISBN-13: 978-0321924599.

D: STUDENMUND, A.H. Using econometrics: A practical guide. New York: Pearson Global Edition, 2017. ISBN: 978-01-3136773-9.

Písemná zkouška slouží k ověření, zda student pochopil probíranou látku a dokáže zvolit takový statistický nástroj či model, aby dokázal vyřešit stanovený problém. Na zkoušku se student hlásí prostřednictvím studijního informačního systému a je podmíněna získáním zápočtu. Zkouška je písemná, případně může být doplněna o ústní zkoušku.

1. Stručné opakování základů pravděpodobnosti a statistiky

2. Základní testy hypotéz parametrické

3. Základní testy hypotéz neparametrické

4. Testováni normality datového souboru - Chi kvadrat test dobré shody, Shapiro-Wilks test, Kolmogorov-Smirnov test, grafická analýza (PP graf, QQ graf, histogram)

5. Kategoriální proměnná ve statistice - obecná analýza kategoriálních dat, hodnocení četností, porovnání relativní četnosti s teoretickou hodnotou.

6. Analýza závislostí nominálního a ordinálního typu dat - kontingenční tabulky, testování hypotézy o nezávislosti, Chí kvadrát test, čtyřpolní (asociační) tabulka a testování nezávislosti v čtyřpolní tabulce

7. Analýza rozptylu I – jednofaktorová ANOVA a Kruskal Walis test, metódy mnohonásobného porovnání (1 faktor), zavedení vicefaktorových modelů

8. Korelační Analýza (jednorozměrná) – grafické metody, míra lineární závislosti, Personův a Spearmanův korelační koeficient

9. Korelační Analýza (jednorozměrná) – speciální typy korelačních koeficientů (biseriální a tetrachorická korelace)

10. Korelační Analýza (vícerozměrná) – mnohonásobná a parciální korelace

11. Vybrané metody vícerozměrné analýzy - shluková analýza, faktorová analýza, analýza hlavních komponent

12. Regresní analýza I – jednoduchý lineární regresní model, předpoklady a odhad metodou nejmenších čtverců, interpretace a testy významnosti koeficientů, F-test, koeficient determinace

13. Regresní analýza II - nelinearity v jednoduchém regresním modelu (logaritmické transformace, polynomy), základy vyhodnocení kvality regresního modelu

14. Shrnuti