Předmět: Statistika

« Zpět
Název předmětu Statistika
Kód předmětu KGI/3STS
Organizační forma výuky Přednáška + Cvičení
Úroveň předmětu Bakalářský
Rok studia nespecifikován
Semestr Zimní
Počet ECTS kreditů 4
Vyučovací jazyk Čeština
Statut předmětu Povinný
Způsob výuky Kontaktní
Studijní praxe Nejedná se o pracovní stáž
Doporučené volitelné součásti programu Není
Vyučující
  • Popelka Jan, Ing. Ph.D.
Obsah předmětu
1. Úvod do statistického myšlení. Základní termíny. 2. Třídění dat. Histogram. Grafické zobrazení dat. 3. Míry centrální tendence. Krabicový diagram. Míry rozptýlenosti. Míry špičatosti a šikmosti. 4. Základní pojmy teorie pravděpodobnosti. Náhodné jevy a náhodné veličiny. Způsoby popisu diskrétní a spojité náhodné veličiny. Vybraná diskrétní a spojitá rozdělení pravděpodobnosti. Kvantily. 5. Základní koncepty statistického usuzování. Hypotézy. Síla testu. 6. Bodové odhady a jejich kvalita. Intervalové odhady. Robustní intervalové odhady. 7. Testování hypotéz. Postup testování, hypotéza nulová a alternativní, chyby prvního a druhého druhu. Jednovýběrový test střední hodnoty (t-test). 8. Dvouvýběrové parametrické testy (t-test, F-test). Vícevýběrový parametrický test (ANOVA). 9. Testy přítomnosti odlehlých hodnot (Grubbs, Dixon Q-test). Alternativy jedno-, dvou- a vícevýběrových parametrických testů (znaménkový test, Mann-Whitney, Wilcox, Friedman, Kruskal-Wallis). 10. Testy shody s teoretickým pravděpodobnostním rozdělením. Testy normality (Jarque-Bera). Grafické nástroje posuzování normality (Histogram, Q-Q graf). Transformace dat. 11. Korelační analýza. Pearsonův koeficient korelace. Spearmanův korelační koeficient pořadí. Test významnosti korelačních koeficientů. Korelační matice. Bodový graf. 12. Jednoduchá regresní analýza. Metoda nejmenších čtverců. Bodové a intervalové odhady regresních koeficientů. Regresní modely (lineární, logaritmický, hyperbolický, polynomický). Volba modelu (determinační index, upravený determinační index, volba na základě testu). 13. Empirický regresní model. Obecný regresní model. Diagnostická kontrola modelu (testování regresních koeficientů a regresního modelu). Rezidua regresního modelu (podmínka náhodnosti, nezávislosti, normality a homoskedasticity). Predikce.

Studijní aktivity a metody výuky
nespecifikováno
Doporučená literatura
  • HEBÁK, P. a kol. Statistické myšlení a nástroje analýzy dat. Praha: Informatorium, 2015. ISBN 9788073331184.
  • HENDL, J. a kol. Statistika v aplikacích. Praha: Portál, 2014. ISBN 978-80-262-0700-9.
  • HENDL, J. Přehled statistických metod zpracování dat. Praha: Portál, 2015. ISBN 978-80-262-0981-2.
  • POPELKA, J., SYNEK, V. Úvod do statistické analýzy dat. Ústí nad Labem: FŽP UJEP, 2009. ISBN 978-80-7414-117-1.


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr