BKM_APS1 Aplikovaná Statistika 1

Ekonomicko-správní fakulta
jaro 2023
Rozsah
26/0/0. tutorial 12 hodin. 6 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
Mgr. Lenka Zavadilová, Ph.D. (přednášející)
Garance
Mgr. Lenka Zavadilová, 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
Pá 24. 2. 12:00–15:50 VT204, So 18. 3. 8:00–11:50 VT204, So 15. 4. 12:00–15:50 VT204
Předpoklady
FORMA(K)
Pro zápis předmětu je potřeba mít základní znalosti práce s počítačem a ochotu se v ní zdokonalovat. Výhodou jsou základní znalosti jazyku R, který bude v předmětu využíván. Doporučená prerekvizita je studium předmětu BKM_UVOR Úvod do R.
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
    doporučená literatura
  • WEISS, N. A. Introductory statistics. Edited by Carol A. Weiss. 10th edition, global edition. Boston: Pearson, 2017, 763, 73. ISBN 9781292099729. info
  • BUDÍKOVÁ, Marie, Tomáš LERCH a Štěpán MIKOLÁŠ. Základní statistické metody. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2005, 170 s. ISBN 978-80-210-3886-8. info
  • CRAWLEY, Michael J. The R book. 2nd ed. Chichester: Wiley, 2013, xxiv, 1051. ISBN 9780470973929. info
  • https://www.r-bloggers.com
  • VERZANI, John. Using R for introductory statistics. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2005, xvi, 414. ISBN 1584884509. info
  • FIELD, Andy P., Jeremy MILES a Zoë FIELD. Discovering statistics using R. First published. Los Angeles: Sage, 2012, xxxiv, 957. ISBN 9781446200452. info
Výukové metody
Prakticky zaměřené tutoriály s důrazem na aktivní přístup studentů.
Samostatné studium doporučené literatury, autokorekční testy, samostatná práce na zadaných úkolech.
Metody hodnocení
Podmínkou pro ukončení předmětu je vypracování a obhajoba semestrálního projektu. Při hodnocení je kladen důraz především na vhodně zvolené a provedené metody, správnou interpretaci a prezentaci výsledků.
Předmět je ukončen písemnou zkouškou sestávající se z teoretické a praktické části.
Navazující předměty
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2022, jaro 2024, jaro 2025.