|
|
|
||
Student získá zápočet za docházku, aktivitu na cvičeních a absolvování zápočtové písemné práce na min. 50 % ze všech částí.
Po získání zápočtu se student může přihlásit ke zkoušce. Zkouška bude písemná, v předem vyhlášených termínech.
Studenti se musí na vybraný termín přihlásit v SIS. Zkouška trvá 90 minut a její maximální délka je 90 minut.
počet bodů je 100. Zkouška se bude skládat ze dvou částí - teoretické části (maximálně 50 bodů) a části, která se skládá ze dvou částí.
praktické části (maximálně 50 bodů).
Pro úspěšné složení zkoušky musí student získat alespoň 25 bodů z následujících bodů
z každé z obou částí. Last update: Koťátková Stránská Pavla (13.09.2023)
|
|
||
Z: BUDÍKOVÁ, M., KRÁLOVÁ, M., MAROŠ, B. (2010), Průvodce statistickými metodami. Praha: Grada Publishing. ISBN 978-80-247-3243-5. D: ANDĚL, J. (2002), Základy matematické statistiky, Univerzita Karlova v Praze, Matematicko-fyzikální fakulta, Preprint. D: HENDL, J. (2004), Přehled statistických metod zpracování dat, Praha, Portál. ISBN 80-7178-820-1 D: KOŽÍŠEK, J., STIEBEROVÁ, B.: Statistika v příkladech, Verlag Dashofer, Praha 2012. D: HINDLS, R., HRONOVÁ, S. a kol. (2007), Statistika pro ekonomy, Professional publishing. ISBN 978-80-86946-43-6. D: LIND, D., MARCHAL, W., WATHEN, S. (2015), Statistical Techniques in Business and Economics, (16th Edition). McGraw-Hill Education. ISBN-13: 978-0078020520. D: TRIOLA, M., F. (2015), Essentials of Statistics (5th Edition), Pearson Education. ISBN-13: 978-0321924599.
Last update: Krajčová Jana (15.09.2020)
|
|
||
1. Úvod do statistiky, základní statistické pojmy - výběrové setření, četnosti, typy dat, tabulková a grafická reprezentace, 2. Popisná statistika - míry polohy a variability (střední hodnota, rozptyl, variační koeficient, p-kvantil, medián, modus), základní vlastnosti 3. Popisná statistika - koeficient šikmosti, koeficient špičatosti, rozklad rozptylu 4. Pravděpodobnost – náhodná veličina diskrétní a spojitá, jedno- a vícerozměrná, základní charakteristiky 5. Pravděpodobnost a pravděpodobnostní rozděleni (jednorozměrná diskrétní náhodná veličina) - pravděpodobnostní funkce, kumulativní distribuční funkce jednorozměrné náhodné, základní vlastnosti, vybraná diskrétní rozdělení pravděpodobnosti a jejích základní číselné charakteristiky 6. Pravděpodobnost a pravděpodobnostní rozdělení (jednorozměrná spojitá náhodná veličina) – hustota pravděpodobnosti, kumulativní distribuční funkce jednorozměrné náhodné veličiny, základní vlastnosti, vybraná spojitá rozdělení pravděpodobnosti a jejích základní číselné charakteristiky 7. Pravděpodobnostní rozdělení vícerozměrného náhodného vektoru - pravděpodobnostní funkce, hustota pravděpodobnosti, kumulativní distribuční funkce, marginální a podmíněné rozdělení pravděpodobnosti, nezávislost složek náhodného vektoru, základní číselné charakteristiky vícerozměrného náhodného vektoru 8. Statistická indukce – základní soubor a výběrový soubor, odhady parametrů: bodové a intervalové odhady (jednostranné a oboustranné) pro střední hodnotu a rozptyl 9. Úvod do testováni hypotéz – statistická hypotéza, nulová a alternativní hypotéza, hladina významnosti, kritické hodnoty, kritický obor, chyba 1. a 2. druhu, p-hodnota, testovací kritérium, jednostranní a oboustranní alternativní hypotéza 10. Testovaní hypotéz: základní parametrické testy – testy o střední hodnotě (jednovýběrové), testy o rozptylu (jednovýběrové) 11. Testovaní hypotéz: základní parametrické testy – testy o střední hodnotě (dvojvýběrové pro závislé a nezávislé soubory), testy o rozptylu (dvojvýběrové) 12. Testovaní hypotéz: základní neparametrické testy - jedno-výběrový a dvoj-výběrový Wilcoxon test, znaménkový test 13. Testovaní hypotéz: základní neparametrické testy - dvou-výběrový Kolmogorov-Smirnov test a další 14. Shrnuti Last update: Botek Marek (17.01.2020)
|