Předmět: Pravděpodobnost a statistika

» Seznam fakult » PRF » KMA
Název předmětu Pravděpodobnost a statistika
Kód předmětu KMA/P506
Organizační forma výuky Přednáška + Cvičení
Úroveň předmětu Bakalářský
Rok studia nespecifikován
Semestr Zimní
Počet ECTS kreditů 5
Vyučovací jazyk Čeština, Angličtina
Statut předmětu Povinný
Způsob výuky nespecifikováno
Studijní praxe nespecifikováno
Doporučené volitelné součásti programu Není
Vyučující
  • Černíková Alena, Mgr. MSc., Ph.D.
  • Boďa Martin, doc. PhDr. Ing. PhD.
Obsah předmětu
1. Východiska statistických analýz a zpracování dat, základní pojmový aparát statistiky. 2. Deskriptivní statistika (míry polohy, variability a jiné atributy frekvenčního rozdělení). 3. Teorie náhodné proměnné a základní diskrétní a spojité pravděpodobnostní rozdělení. 4. Základy statistické inference: odhadování parametrů a testování hypotéz. 5. Vybrané statistické testy. 6. Základy korelační a regresní analýzy. 7. Analýza asociace kvalitativních znaků.

Studijní aktivity a metody výuky
nespecifikováno
Výstupy z učení
Předmět vybavuje studenty základními poznatky v oblasti aplikované statistiky potřebné pro analýzu dat v společenskovědních a přírodních oborech. Důraz je kladen na osvojení si základních nástrojů deskriptivní statistiky a porozumění základních souvislostí inferenčních zkoumání. Analytické postupy zahrnují extrakci informační hodnoty z jednorozměrného datového souboru, ale i hledání struktury ve vícerozměrných datech. Statistické postupy jsou vysvětlovány a implementovány v programu R.

Předpoklady
Výuka v angličtině je určena pro erasmové a zahraniční studenty. Výuka v případě malého počtu studentů probíhá formou individuálních konzultací. Výuka může probíhat distančně vo formě online přenosů.
KMA/P136

Hodnoticí metody a kritéria
nespecifikováno
Požadavky na získaní zápočtu: Po probrání předepsané látky bude na posledním semináři, resp. na konci semestru v období na ukončení studijních povinností zadán test, který bude psán u počítače a který bude sestávat z prakticky orientovaných úkolů. Test bude zčásti nebo zcela sestávat z výstupů statistického programu a bude orientován na vyhodnocení, interpretaci a případný výpočet. V případě, že si to provozní podmínky budou vyžadovat, může být zápočtový test poskytnut bez počítače. Zápočtový test bude pokrývat obsah přednášek a cvičení a jeho vypracování bude časově limitováno. Pro získání zápočtu je třeba získat alespoň 60% celkového počtu bodů. Bodové hodnocení otázek a úkolů zápočtového testu bude podle potřeby diferencováno tak, aby reflektovalo jejich náročnost. Požadavky na úspěšné absolvování zkoušky: Přerekvizitou na absolvování zkoušky je splnění požadavků na udělení zápočtu. Zkouška bude realizována ústní formou a bude pokrývat obsah přednášek a cvičení. Zkouška bude realizována distančním módem s dohledem odpovědi studenta formou web kamery nebo jiného adekvátního technického řešení. Zkouška bude tvořena zodpovězením na teoretické či praktické otázky a rozpravou k zadané případové studii. Pro vyhovění na zkoušce je třeba získat alespoň 65 % celkového hodnocení a výsledná známka se určuje podle této stupnice: výborně (1) alespoň 85 %, velmi dobře (2) méně než 85 % a alespoň 75 %, dobře (3) méně než 75 % a alespoň 65 %. Během výukové části semestru, nejpozději však do konce prosince 2023 budou upřesněny požadavky na dispoziční řešení ústní zkoušky. Student je hodnocen známkou podle platného studijního řádu pro studium v bakalářských a magisterských studijních programech Univerzity Jana Evangelisty Purkyně v Ústí nad Labem.
Doporučená literatura
  • DALGAARD, P. Introductory statistics with R. 2. vyd.. New York: Springer, 2008.
  • HEBÁK, P. et al. Statistické myšlení a nástroje analýzy dat. 2. vyd.. Praha: Informatorium, 2015.
  • HINDLS, R. et al. Statistika v ekonomii. Praha: Professional Publishing, 2018.
  • KLEINBAUM, D. G. Applied regression analysis and multivariable methods. 3. vyd.. Pacific Grove (CA, USA): Duxbury Press, 1998.
  • LEPŠ, J., ŠMILAUER, P. Biostatistika. České Budějovice: Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, 2016.
  • MAREK, L. et al. Statistika v příkladech. 2. vyd.. Praha: Kamil Mařík & Professional Publishing, 2015.
  • MELOUN, M., MILITKÝ, J. Kompendium statistického zpracování dat. 2. vyd.. Praha: Academia, 2006.
  • VERZANI, J. Using R for introductory statistics. Boca Raton (Florida): Chapman & Hall/CRC, 2005.
  • ZVÁRA, K. Biomedicínská statistika IV. Základy statistiky v prostředí R. Praha: Univerzita Karlova v Praze, Karolinum, 2013.


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Informační systémy (A14) Kategorie: Informatické obory 2 Doporučený ročník:2, Doporučený semestr: Zimní