SubjectsSubjects(version: 963)
Course, academic year 2021/2022
  
Statistics 1 - B501009
Title: Statistika 1
Guaranteed by: Department of Economics and Management (837)
Faculty: Central University Departments of UCT Prague
Actual: from 2020 to 2021
Semester: winter
Points: winter s.:6
E-Credits: winter s.:6
Examination process: winter s.:
Hours per week, examination: winter s.:2/2, C+Ex [HT]
Capacity: 40 / 40 (unknown)
Min. number of students: unlimited
State of the course: taught
Language: Czech
Teaching methods: full-time
Teaching methods: full-time
Level:  
Note: course can be enrolled in outside the study plan
enabled for web enrollment
Guarantor: Koťátková Stránská Pavla Ing. Ph.D.
Classification: Mathematics > Probability and Statistics
Interchangeability : AB501009
Examination dates   Schedule   
This subject contains the following additional online materials
Course completion requirements - Czech

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)
Literature - Czech

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)
Requirements to the exam - Czech

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)
Syllabus - Czech

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)
 
VŠCHT Praha