PředmětyPředměty(verze: 901)
Předmět, akademický rok 2021/2022
  
Statistics 2 - AB501014
Anglický název: Statistics 2
Zajišťuje: Ústav ekonomiky a managementu (837)
Platnost: od 2020
Semestr: letní
Body: letní s.:6
E-Kredity: letní s.:6
Způsob provedení zkoušky: letní s.:
Rozsah, examinace: letní s.:2/2 Z+Zk [hodiny/týden]
Počet míst: neurčen / neurčen (neurčen)
Minimální obsazenost: neomezen
Jazyk výuky: angličtina
Způsob výuky: prezenční
Úroveň:  
Pro druh: bakalářské
Poznámka: předmět je možno zapsat mimo plán
povolen pro zápis po webu
Garant: Koťátková Stránská Pavla Ing. Ph.D.
Je záměnnost pro: B501014
Pro tento předmět jsou dostupné online materiály
Literatura -
Poslední úprava: Fialová Jana (14.01.2020)

Z: BUDÍKOVÁ, M., KRÁLOVÁ, M., MAROŠ, B. Průvodce statistickými metodami. Praha: Grada Publishing, 2010.

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: HINDLS, R. a kol. Statistika pro ekonomy. Praha: Profesional Publishing. 2007.

Sylabus - angličtina
Poslední úprava: Scholleová Hana doc. RNDr. Ing. Ph.D. (10.12.2021)

1. Repetition of the basics of statistics I Random variable and probability. Probability distributions. All in practice.

2. Repetition of the basics of statistics II. Descriptive statistics. Statistical inference - point and interval estimates. Hypothesis testing, basic parametric tests (equality of mean, variance, etc.). All in practice.

3. Repetition of the basics of statistics III. Basic non-parametric tests: Mann-Whitney, Wilcoxon rank-sum, sign test, etc.

4. Normal distribution and its importance. Standard tests of normality: Pearson Chi-squared test, Shapiro-Wilk test, Kolmogorov-Smirnov test.

5. Categorical data. Importance, interpretation, representation, analysis.

6. Association between ordinal and nominal variables. Contingency tables, Pearson Chi-squared test as test of independence.

7. Introduction to analysis of variance. Assumptions for 1-way ANOVA. Non-parametric one-way ANOVA (Kruskal-Wallis test). Multiple comparison.

8. Correlation analysis I. Graphical methods, Pearson and Spearman correlation coefficient. Tests of significance.

9. Correlation analysis for non-normal data: biserial and tetrachoric correlation.

10. Correlation analysis III. Multivariate correlation: pair, multiple, partial correlation.

11. Introduction to Regression analysis I. Correlation vs. causality. Simple linear regression model, tests of significance of coefficients, F-test, coefficient of determination. LRM in Gretl.

12. Introduction to Regression analysis II. Nonlinearities in simple regression model (logarithmic transformations, polynomials). Evaluating and interpreting the results, possible problems.

13. Methods of multivariate analysis. Cluster analysis, factor analysis, principal component analysis. Applications in marketing.

14. Final recap, consultations.

Podmínky zakončení předmětu -
Poslední úprava: Fialová Jana (14.01.2020)

Zápočet: aktivní účast na cvičeních, zpracování korespondenčních úkolů, závěrečné zápočtové písemné práce

Zkouška: písemná - část teoretická a část praktická

 
VŠCHT Praha