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.

Povinná:

• Budíková, Marie, Králová, Maria, Maroš, Bohumil. Průvodce základními statistickými metodami. Praha: Grada, 2010, s. ISBN 978-80-247-3243-5.
• Hendl, Jan. Kvalitativní výzkum, základní metody a aplikace. Praha: Portál, 2005, 407 s. s. ISBN 80-7367-040-2.

Doporučená:

• HINDLS, R., HRONOVÁ, S. et al. . Statistika pro ekonomy. . Praha: Professional publishing., 2007, s. ISBN 978-80-86946-43-6.
• STUDENMUND, A.H. . Using econometrics: A practical guide.. New York: Pearson Global Edition, 2017, s. ISBN 978-01-3136773-9.
• SW podpora pro statistická testování.

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