|
|
|
||
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. |
|
||
Poslední úprava: Koťátková Stránská Pavla Ing. Ph.D. (12.09.2023)
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.
|
|
||
Poslední úprava: Koťátková Stránská Pavla Ing. Ph.D. (12.09.2023)
1. Úvod do statistiky. Typy dat, reprezentace a vizualizace dat. 2. Základy teorie pravděpodobnosti. Náhodné experimenty, výběrový prostor, události, pravděpodobnosti. 3. Axiomy pravděpodobnosti. Elementární věty o pravděpodobnosti, podmíněná pravděpodobnost, pravidlo násobení. Subjektivní pravděpodobnost. 4. Náhodná veličina a teorie pravděpodobnosti. Náhodná veličina, četnost, rozdělení pravděpodobnosti a jeho zobrazení a hlavní charakteristiky. Pravděpodobnostní funkce, funkce hustoty, kumulativní distribuční funkce a jejich vlastnosti. 5. Vybraná rozdělení pravděpodobnosti I. Diskrétní náhodná veličina. 6. Vybraná rozdělení pravděpodobnosti II. Spojitá náhodná veličina. 7. Vícerozměrná náhodná veličina. Náhodné vektory a vícerozměrná pravděpodobnostní rozdělení. 8. Společná, marginální a podmíněná pravděpodobnost. Nezávislost. 9. Ukládání dat do náhodných veličin, zavedení popisné statistiky, charakteristiky polohy a variability, centrální momenty. Rozklad rozptylu. 10. Úvod do statistické inference. Od pochopení vzorku k posouzení populace. Bodové a intervalové odhady. 11. Pokračování statistické inference. Testování hypotéz: nulová a alternativní hypotéza, hladina významnosti, kritické hodnoty a interval zamítnutí, chyby typu I a typu II, p-hodnota, jednostranná a oboustranná alternativní hypotéza. 12. Základní parametrické testy: rovnost průměru, rozptylu, jednovýběrové nebo dvouvýběrové testy. 13. Úvod do neparametrických testů. Význam normality. Přiřazování hodností. Vybrané neparametrické testy: Mann-Whitney, Wilcoxon rank-sum, znaménkový test. 14. Závěrečná rekapitulace, konzultace. |
|
||
Poslední úprava: Koťátková Stránská Pavla Ing. Ph.D. (12.09.2023)
Zápočet může být studentovi udělen na základě jeho účasti na praktických cvičeních a odevzdaných domácích úkolů v průběhu semestru. Případně může student na konci semestru složit test, v němž dosáhne minimálně 60 % požadovaného skóre. Minimální požadovaná účast na seminářích je 75 %. Podrobnosti budou dohodnuty s vyučujícím semináře na začátku semestru.
K tomu, aby se student mohl zúčastnit závěrečné zkoušky, je zapotřebí zápočet. Závěrečná zkouška bude zahrnovat jak teorii, tak praktická cvičení. Zkouška bude mít písemnou formu, ale může být doplněna ústní zkouškou.
|