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.

Povinná:

• Budíková, Marie, Králová, Maria, Maroš, Bohumil. Průvodce základními statistickými metodami. Praha: Grada, 2010, s. ISBN 978-80-247-3243-5.

Doporučená:

• ANDĚL, J.. Základy matematické statistiky . Praha: Univerzita Karlova v Praze, Matematicko-fyzikální fakulta, 2002, s. ISBN .
• KOŽÍŠEK, J., STIEBEROVÁ, B.. Statistika v příkladech. Praha : Verlag Dashofer, 2012, s. ISBN .
• LIND, D., MARCHAL, W., WATHEN, S.. Statistical Techniques in Business and Economics, (16th Edition). . : McGraw-Hill Education. , 2015, s. ISBN 978-0078020520..

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.

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