|
|
|
||
Zápočet: aktivní účast na cvičeních, zpracování semstrálního projektu, popř. závěrečná zápočtová písemné práce. Zkouška: písemná - část teoretická a část praktická Last update: Švecová Lenka (16.05.2022)
|
|
||
Z: HINDLS, R. a kol. Statistika pro ekonomy. 8. vydání Praha: Profesional Publishing. 2011. D: MRKVIČKA, T., PETRÁŠKOVÁ, V. Úvod do Statistiky, Jihočeská Univerzita, 2006. ISBN 80-7040-894-4 D: STUDENMUND, A.H. Using econometrics: A practical guide. New York: Pearson Global Edition, 2017. ISBN 978-01-3136773-9. D: HEBÁK, P., HUSTOPECKÝ, J. Vícerozměrné statistické metody 1. Praha: Informatorium. 2006. D: HEBÁK, P., HUSTOPECKÝ, J., MALÁ, I. Vícerozměrné statistické metody 2. Praha: Informatorium. 2005. D: BUDÍKOVÁ, M., KRÁLOVÁ, M., MAROŠ, B. Průvodce statistickými metodami. Praha: Grada Publishing, 2010. D: ARTL, J., ARTLOVÁ, M. Ekonomické časové řady. Praha: Professional Publishing, 2009. ISBN 978-80-86946-85-6. Last update: Švecová Lenka (16.05.2022)
|
|
||
Zápočet: aktivní účast na cvičeních, zpracování semstrálního projektu, popř. závěrečná zápočtová písemné práce. Zkouška: písemná - část teoretická a část praktická Last update: Švecová Lenka (16.05.2022)
|
|
||
1. Opakování základů statistiky I. Popisná statistika - charakteristiky. Základní rozdělení pravděpodobností – diskrétní, spojité. 2. Opakování základů statistiky II. Statistická indukce - bodové a intervalové odhady. Testování hypotéz, vybrané základní parametrické testy (shoda střední hodnoty, rozptylu atd.). 3. Opakování základů statistiky III. Normální a standardizované normální rozdělení pravděpodobnosti, jejích využití a praktický význam. Ověření normality rozdělení. 4. Úvod do analýzy závislosti I. Typy proměnných a typy dat. Typy závislostí, rozdíl mezi korelací a kauzalitou. Testování nezávislosti kategorických proměnných (Pearsonův Chí-kvadrát test). 5. Úvod do analýzy závislosti II. Analýza rozptylu (Anova). Ověření vstupních předpokladů: normalita a rozptyl uvnitř skupin, jednofaktorová a dvoufaktorová analýza rozptylu, neparametrické verze analýzy rozptylu. 6. Korelační analýza. Koeficienty korelace v dvou- a vícerozměrném souboru normálně rozdělených náhodných veličin (párová, parciální, mnohonásobná). Testování hypotéz o koeficientu korelace. Koeficienty korelace při porušení normality (Spearmanův koeficient korelace, koeficient tetrachorické a biseriální korelace). 7. Úvod do regresní analýzy I. Jednoduchý a vícerozměrný lineární regresní model a další typy regresních modelů. 8. Úvod do regresní analýzy II. Zákaldní vyhodnocení regresního modelu. Testování hypotéz o parametrech a intervaly spolehlivosti parametrů modelu. Koeficient determinace. 9. Lineární regresní model (LRM). Metoda nejmenších čtverců a její předpoklady. Gauss-Markovova věta a požadované vlastnosti odhadu. Porušení předpokladů GMV a důsledky. 10. Specifikace LRM. Volba vysvětlujících proměnných a volba funkčního tvaru závislosti. Nelineární modely, které lze transformovat na lineární tvar. Multikoliearita v LRM. 11. Zhodnocení kvality lineárního regresního modelu. Reziduální analýza. Homoskedasticita, autokorelace a endogenita v LRM a příslušné testy. Normalita reziduí. 12. Úvod do analýzy časových řad I. Význam a specifika časových řad. Popisné charakteristiky ČŘ, vizualizace. Rozklad časových řad. 13. Úvod do analýzy časových řad II. Trendová analýza a možnosti využití LRM v analýze časových řad. 14. Závěrečné shrnutí.
Last update: Krajčová Jana (08.02.2021)
|