BPM_STA1 Statistika 1

Ekonomicko-správní fakulta
podzim 2019
Rozsah
2/2/0. 5 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
doc. Mgr. Maria Králová, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Jan Böhm (cvičící)
Ing. Matouš Cabalka (cvičící)
Mgr. Terézia Černá (cvičící)
Mgr. Ondřej Černý (cvičící)
Mgr. Monika Filová (cvičící)
Lenka Hráčková (cvičící)
Ing. Mgr. Markéta Matulová, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Petra Ráboňová, Ph.D. (cvičící)
Ing. Mgr. Vlastimil Reichel, Ph.D. (cvičící)
Ing. Lukáš Kokrda (pomocník)
Garance
doc. Mgr. Maria Králová, Ph.D.
Katedra aplikované matematiky a informatiky – Ekonomicko-správní fakulta
Kontaktní osoba: Lenka Hráčková
Dodavatelské pracoviště: Katedra aplikované matematiky a informatiky – Ekonomicko-správní fakulta
Rozvrh
Út 10:00–11:50 P101
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
BPM_STA1/01: Út 12:00–13:50 VT105, M. Králová
BPM_STA1/02: Čt 8:00–9:50 VT204, M. Matulová
BPM_STA1/03: St 8:00–9:50 VT105, J. Böhm
BPM_STA1/04: Čt 16:00–17:50 VT202, P. Ráboňová
BPM_STA1/05: St 12:00–13:50 VT105, J. Böhm
BPM_STA1/06: St 14:00–15:50 VT105, J. Böhm
BPM_STA1/07: St 16:00–17:50 VT105, T. Černá
BPM_STA1/08: St 18:00–19:50 VT105, T. Černá
BPM_STA1/09: Čt 12:00–13:50 VT105, P. Ráboňová
BPM_STA1/10: Čt 18:00–19:50 VT105, P. Ráboňová
BPM_STA1/11: Čt 14:00–15:50 VT202, P. Ráboňová
BPM_STA1/12: Čt 16:00–17:50 VT105, M. Matulová
BPM_STA1/13: Út 12:00–13:50 VT206, M. Filová
BPM_STA1/14: Út 14:00–15:50 VT202, M. Filová
BPM_STA1/15: Čt 18:00–19:50 VT206, T. Černá
BPM_STA1/17: St 18:00–19:50 VT202, J. Böhm
Předpoklady
( BPM_MATE Matematika )
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Na konci tohoto kurzu bude student schopen:
-porozumět a vysvětlit základní pojmy počtu pravděpodobnosti a základní pojmy popisné statistiky;
-užít pojmy počtu pravděpodobnosti a popisné statistiky k popisu ekonomických jevů a dat;
-používat vybudovaný pojmový aparát v navazujícím studiu matematické statistiky
Výstupy z učení
Student bude po absolvování předmětu schopen:
- používat a interpretovat funkcionální a číselné charakteristiky v rámci popisné statistiky
- popsat jednotlivé typy proměnných (s ohledem na škálu měření)
- pomocí pravděpodobnosti kvantifikovat náhodu v elementárních situacích
- používat a správně interpretovat distribuční funkci, pravděpodobnostní funkci a hustotu pravděpodobnosti
- Rozpoznat v aplikačních situacích známá a v matematické statistice často používaná rozložení
Osnova
  • 1. Typy dat; nominální, ordinální, intervalové a poměrové znaky. Možnosti vizualizace dat
  • 2. Sběr dat a náhodný výběr
  • 3. Základy popisné statistiky
  • 4. Četnost a pravděpodobnost, vlastnosti pravděpodobnosti, řešení vybraných pravděpodobnostních úloh.
  • 5. Nezávislost náhodných jevů, vlastnosti nezávislých jevů, nezávislost po dvou a skupinová nezávislost.
  • 6. Podmíněná pravděpodobnost,vzorec pro celkovou pravděpodobnost, Bayesova věta.
  • 7. Náhodné veličiny, diskrétní a spojité náhodné veličiny
  • 8. Pravděpodobnostní funkce diskrétní náhodné veličiny a její vlastnosti, hustota pravděpodobnosti spojité náhodné veličiny a její vlastnosti
  • 9. Distribuční funkce a její praktické aplikace; souvislost s pravděpodobnostní funkcí a hustotou
  • 10. Číselé charakteristiky rozdělení pravděpodobností: střední hodnota, rozptyl, kvantily, jejich vlastnosti a použití v ekonomii.
  • 11. Číselé charakteristiky simultánních rozdělení pravděpodobností: kovariance, korelační koeficient, jejich vlastnosti a použití v ekonomii; Příklady diskrétních a spojitých rozdělení pravděpodobností a jejich využití v ekonomii.
  • 12. Centrální lmitní věta a její aplikace.
  • 13. Shrnutí semestru
Literatura
    povinná literatura
  • BUDÍKOVÁ, Marie, Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. vydání první. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010, 272 s. edice Expert. ISBN 978-80-247-3243-5. URL info
    doporučená literatura
  • WEISS, N. A. Introductory statistics. Edited by Carol A. Weiss. 10th edition, global edition. Boston: Pearson, 2017, 763, 73. ISBN 9781292099729. info
  • HANOUSEK, Jan a Pavel CHARAMZA. Moderní metody zpracování dat :matematická statistika pro každého. 1. vyd. Praha: Grada, 1992, 210 s. ISBN 80-85623-31-5. info
  • HINDLS, Richard, Stanislava HRONOVÁ a Jan SEGER. Statistika pro ekonomy. 4. vyd. Praha: Professional publishing, 2003, 415 s. ISBN 8086419525. info
  • BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Pavel OSECKÝ. Teorie pravděpodobnosti a matematická statistika.Sbírka příkladů. 2.dotisk 2.přeprac.vyd. Brno: Masarykova univerzita Brno, 2002, 127 s. ISBN 80-210-1832-1. info
Výukové metody
teoretická příprava formou přednášek; praktická cvičení v počítačové učebně
Metody hodnocení
Přednáška se cvičením. Zkouška.
1.podmínkou úspěšného absolvování předmětu je aktivní účast v seminářích. To znamená, že
a) student je přítomen na alespoň 10 seminářích, bez ohledu na státní svátky, či odpadnutí výuky z různých dalších důvodů. Po domluvě předem lze akceptovat náhradu účasti v jiné seminární skupině.
b) student se aktivně zapojuje do řešení příkladů. Je orientovaný v obsahu přednášky, která se v semináři procvičuje. Ovládá pojmy a souvislosti z předchozích přednášek a seminářů. Za projevenou závažnou neznalost získává "mínusy". Jeden "mínus" je ekvivalentní šesti záporným bodům, které se odečtou ze závěrečné písemky.
2. podmínkou je absolvování průběžného testu. Průběžný test nelze opakovat.
3. podmínkou je úspěšné zodpovězení on-line odpovědníků. V případě, že student tuto podmínku nesplní, bude výsledkem klasifikace známka F. Každý odpovědník lze psát celkem 3krát.
4. podmínkou je absolvování zkouškového testu.
Výsledná známka je při splnění předchozích podmínek určena bodovým součtem průběžného a zkouškového testu. Jakékoli opisování, zaznamenávání nebo vynášení testů, používání nedovolených pomůcek jakož i komunikačních prostředků nebo jiné narušování objektivity zkoušky (zápočtu)bude považováno za nesplnění podmínek k ukončení předmětu a za hrubé porušení studijních předpisů. Následkem toho uzavře vyučující zkoušku (zápočet) hodnocením v ISu známkou "F" a děkan zahájí disciplinární řízení, jehož výsledkem může být až ukončení studia.
Navazující předměty
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Přednášky jsou dostupné online a ze záznamu.
Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2009, podzim 2010, podzim 2011, podzim 2012, podzim 2013, podzim 2014, podzim 2015, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, podzim 2020, podzim 2021, podzim 2022, podzim 2023.