PMSTAI Statistika I

Ekonomicko-správní fakulta
podzim 2008
Rozsah
2/2/0. 5 kr. Ukončení: kz.
Vyučující
doc. Mgr. Maria Králová, Ph.D. (přednášející)
Mgr. David Hampel, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Pavla Krajíčková, Ph.D. (cvičící)
doc. Mgr. Maria Králová, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Tomáš Lerch (cvičící)
Garance
RNDr. Marie Budíková, Dr.
Katedra aplikované matematiky a informatiky – Ekonomicko-správní fakulta
Kontaktní osoba: Lenka Hráčková
Rozvrh
St 12:50–14:30 P101, St 12:50–14:30 P102
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
PMSTAI/1: St 16:20–17:55 P312, M. Králová
PMSTAI/10: Čt 18:00–19:30 P103, T. Lerch
PMSTAI/11: Čt 7:40–9:15 P102, M. Králová
PMSTAI/12: St 16:20–17:55 S305, D. Hampel
PMSTAI/13: St 18:00–19:35 P303, D. Hampel
PMSTAI/14: Pá 7:40–9:15 P312, P. Krajíčková
PMSTAI/2: St 14:35–16:15 P304, M. Králová
PMSTAI/3: Čt 14:35–16:15 P106, P. Krajíčková
PMSTAI/4: Pá 9:20–11:00 S401
PMSTAI/5: Čt 11:05–12:45 P106, M. Králová
PMSTAI/6: St 18:00–19:35 P312, M. Králová
PMSTAI/7: Čt 7:40–9:15 P103, D. Hampel
PMSTAI/8: Pá 7:40–9:15 P303, D. Hampel
PMSTAI/9: Čt 16:20–17:55 P103, T. Lerch
Předpoklady
PMMAT2 Matematika II || PMZMII Základy matematiky II
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Předmět si smí zapsat nejvýše 404 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/404, pouze zareg.: 0/404, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/404
Jiné omezení: 10 pouze přednáška
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Hlavní cíle kurzu jsou: -porozumění základním pojmům počtu pravděpodobnosti a základním pojmům popisné statistiky;
-schopnost užití pojmů počtu pravděpodobnosti a popisné statistiky k popisu ekonomických jevů a dat;
-vybudování pojmového aparátu k navazujícímu studiu matematické statistiky
Osnova
  • 1.Četnost a pravděpodobnost, vlastnosti pravděpodobnosti, řešení vybraných pravděpodobnostních úloh.
  • 2.Nezávislost náhodných jevů, vlastnosti nezávislých jevů, nezávislost po dvou a skupinová nezávislost.
  • 3. Podmíněná pravděpodobnost, vzorec pro součin podmíněných pravděpodobností.
  • 4. Vzorec pro celkovou pravděpodobnost, Bayesova věta, příklady.
  • 5. Popisná statistika, nominální, ordinální, intervalové a poměrové znaky, jejich tabulkové a grafické znázornění. Příklady ekonomických dat.
  • 6. Funkcionální a číselné charakteristiky popisné statistiky pro jednorozměrné a dvourozměrné znaky, výpočet charakteristik ekonomických ukazatelů.
  • 7. Náhodné veličiny, distribuční funkce a její vlastnosti, diskrétní a spojité náhodné veličiny, transformace náhodné veličiny.
  • 8. Pravděpodobnostní funkce diskrétní náhodné veličiny a její vlastnosti, hustota pravděpodobnosti spojité náhodné veličiny a její vlastnosti; náhodný vektor a jeho funkcionální charakteristiky
  • 9. Simultánní a marginální náhodné vektory, nezávislost náhodných veličin, posloupnost Bernoulliovských pokusů.
  • 10. Příklady diskrétních a spojitých rozdělení pravděpodobností a jejich využití v ekonomické oblasti.
  • 11. Číselé charakteristiky rozdělení pravděpodobností: střední hodnota, rozptyl, kvantily, jejich vlastnosti a použití v ekonomii.
  • 12. Číselé charakteristiky simultánních rozdělení pravděpodobností: kovariance, korelační koeficient, jejich vlastnosti a použití v ekonomii.
  • 13. Charakteristiky náhodných vektorů, věty o nerovnostech (Markovova nerovnost, Čebyševova nerovnost).
Literatura
  • OSECKÝ, Pavel. Statistické vzorce a věty. Druhé rozšířené. Brno (Czech Republic): Masarykova univerzita, Ekonomicko-správní fakulta, 1999, 53 s. ISBN 80-210-2057-1. info
  • HINDLS, Richard, Stanislava HRONOVÁ a Jan SEGER. Statistika pro ekonomy. 4. vyd. Praha: Professional publishing, 2003, 415 s. ISBN 8086419525. 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
  • 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
  • BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Pavel OSECKÝ. Popisná statistika. 4. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2007, 52 s. ISBN 978-80-210-4246-9. info
Metody hodnocení
Přednáška se cvičením. Klasifikovaný zápočet. 1.podmínkou úspěšného absolvování předmětu je splnění podmínky aktivní účasti na cvičeních,která zní: Počet neúčastí na cvičení plus počet cvičení, kdy byla zjištěna hrubá neznalost probírané látky nepřevýší 3.
2. podmínkou je úspěšné absolvování průběžného testu. Je nutné dosáhnout alespoň 20 bodů ze 40 bodů. Průběžný test lze jedenkrát opakovat. V případě, že student tuto podmínku ani opakovaně nesplní, bude výsledkem klasifikace známka F.
3. podmínkou je úspěšného absolvování závěrečného testu. Je nutné dosáhnout alespoň 30 bodů ze 60 bodů. Závěrečný test lze jedenkrát opakovat. V případě, že student tuto podmínku ani opakovaně nesplní, bude výsledkem klasifikace známka F.
Výslední známka je při splnění předchozích podmínek určena bodovým součtem obou testů. Klasifikační stupnice pro udělení klasifikovaného zápočtu:
A (90,100); B (80,89); C (70,79); D (60,69); E (50,59); F (0,49)
Navazující předměty
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2002, podzim 2003, podzim 2004, podzim 2005, podzim 2006, podzim 2007.
  • Statistika zápisu (nejnovější)
  • Permalink: https://is.muni.cz/predmet/econ/podzim2008/PMSTAI