M6130 Výpočetní statistika

Přírodovědecká fakulta
jaro 2024
Rozsah
2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.
Vyučující
RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)
Garance
RNDr. Marie Budíková, Dr.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Rozvrh
Po 19. 2. až Ne 26. 5. Čt 12:00–13:50 M4,01024
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
M6130/01: Po 19. 2. až Ne 26. 5. Po 12:00–12:50 M6,01011, Po 13:00–13:50 MP1,01014, M. Budíková
M6130/02: Po 19. 2. až Ne 26. 5. Út 10:00–11:50 M4,01024, M. Budíková
Předpoklady
M7521 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I || MUC51 Pravděpodobnost a statistika
M7521 nebo M3121
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Cílem předmětu je naučit studenty
provádět exploratorní analýzu jednorozměrných a vícerozměrných dat;
používat parametrické a neparametrické testy o jedné, dvou a více populacích;
analyzovat závislosti v datech;
provádět testy dobré shody.
Výstupy z učení
Po absolvování tohoto kurzu studenti
budou mít dobré znalosti systému STATISTICA;
budou schopni popsat reálné datové soubory pomocí tabulek, statistických grafů a číselných charakteristik;
zvládnou testování statistických hypotéz pomocí parametrických a neparametrických testů.
Osnova
  • Exploratorní analýza dat: tabulky četností, kontingenční tabulky, funkcionální a číselné charakteristiky datového souboru, diagnostické grafy.
  • Testy o parametrech normálního rozložení: t-test, párový t-test, dvouvýběrový t-test, F-test, analýza rozptylu jednoduchého třídění.
  • Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky, Wilcoxonův a znaménkový test, Kruskalův - Wallisův a mediánový test.
  • Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, Lilieforsův test, chí-kvadrát test dobré shody.
  • Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient, analýza kontingenčních tabulek.
Literatura
    povinná literatura
  • BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Tomáš LERCH. Základní statistické metody. Vydání první. Brno: Masarykova univerzita, 2005, 180 s. ISBN 80-210-3886. info
    doporučená 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
  • ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
  • ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
  • CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info
Výukové metody
Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software STATISTICA.
Metody hodnocení
V průběhu semestru studenti píší dva testy. Zkouška je písemná, studenti mohou používat studijní materiály. Její součástí je konkrétní zpracováním dat u počítače. Zkouška je ohodnocena maximálně 100 body, k úspěšnému zvládnutí postačí 51 bodů.
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2008 - akreditace, jaro 2011 - akreditace, jaro 2003, jaro 2004, jaro 2005, jaro 2006, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2009, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2012 - akreditace, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2025.