151-0336/01 – Statistika B (Stat B-bak)
Garantující katedra | Katedra matematických metod v ekonomice | Kredity | 4 |
Garant předmětu | RNDr. Pavel Hradecký, Ph.D. | Garant verze předmětu | RNDr. Pavel Hradecký, Ph.D. |
Úroveň studia | pregraduální nebo graduální | Povinnost | povinný |
Ročník | 2 | Semestr | zimní |
| | Jazyk výuky | čeština |
Rok zavedení | 2008/2009 | Rok zrušení | 2010/2011 |
Určeno pro fakulty | EKF | Určeno pro typy studia | bakalářské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Statistika je na ekonomických fakultách vysokých škol nedílnou součástí studia a také nezbytný prostředek ke studiu odborných předmětů.
Cílem předmětu je naučit studenty nejenom základní poznatky statistiky, postupy a metody, ale rovněž prohlubovat jejich logické myšlení.
Studenti by se měli naučit
analyzovat problém,
odlišovat nepodstatné od podstatného,
navrhovat postup řešení,
kontrolovat jednotlivé kroky řešení,
zobecňovat vytvořené závěry,
vyhodnocovat správnost výsledků vzhledem k zadaným podmínkám,
aplikovat úlohy na řešení ekonomických problémů,
pochopit, že zvládnutí statistických metod je nutné pro každého absolventa ekonomické fakulty.
Vyučovací metody
Přednášky
Cvičení (v učebně)
Projekt
Ostatní aktivity
Anotace
Předmět navazuje na znalosti z oblasti statistiky a pravděpodobnosti získané v
předcházejícím bakalářském studiu. Student se seznámí se soustavou ekonomických
ukazatelů používaných v České republice a EU, naučí se zpracovávat statistická
data prostředky popisné statistiky i používat metody statistické indukce
(statistické odhady, testy), které jsou základem mnoha technik používaných v
oblasti ekonomiky a podnikání (průzkum trhu, plánování výroby, kontrola
jakosti, manažerské rozhodování a prognostika, personální politika apod.). Při
práci se předpokládá využívání tabulkového kalkulátoru a vybraného
statistického softwaru.
Povinná literatura:
Doporučená literatura:
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
2 písemky během semestru a vypracování projektu.
E-learning
Ne.
Další požadavky na studenta
Nejsou.
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
Osnova předmětu:
1. Základní soubor a náhodný výběr
Úkoly statistiky v ekonomické praxi, zákon o státní statistické službě.
Statistické ukazatele. Druhy statistických šetření, prostý náhodný výběr.
Základní a výběrový statistický soubor. Výběrové charakteristiky.
2. Bodové a intervalové odhady
Bodový odhad a jeho vlastnosti. Intervalový odhad, konfidenční interval. Odhad
průměru v základním souboru. Určení rozsahu výběru. Odhad rozptylu základního
souboru. Odhad relativní četnosti.
3. Testování hypotéz – jednovýběrové testy
Základní pojmy z testování hypotéz – hypotéza, chyba I. a II. druhu, kritický
obor, významnost testu. Testy hypotéz o střední hodnotě. Testy hypotéz o
relativní četnosti. Testy hypotéz o rozptylu. Testy hypotéz o parametru
exponenciálního rozdělení.
4. Testy hypotéz – dvouvýběrové a neparametrické testy
Testy hypotéz o shodě dvou středních hodnot. Párový test shody středních
hodnot. Test hypotézy o shodě dvou rozptylů. Některé neparametrické testy –
Pearsonuv-test dobré shody, Wilcoxonův test, Mann – Whitneyův test.
5. Měření závislosti kvalitativních znaků
Kontingenční tabulka, Pearsonuv-test nezávislosti. Testy nezávislosti ve
čtyřpolní tabulce. Mc Namarův test významnosti změn. Měření asociace a
kontingence.
6. Analýza rozptylu ANOVA
Princip analýzy rozptylu, plánování experimentu. Experimenty s jedním faktorem.
Následná analýza. Experimenty s dvěma faktory, interakce a nezávislost faktorů.
Analýza rozptylu kvalitativních znaků.
7. Jednoduchá lineární regrese a korelace
Jednoduchý lineární regresní model, metoda nejmenších čtverců. Odhady parametrů
regresní funkce. Odhady hodnot vysvětlované proměnné - podmíněné střední
hodnoty, individuální hodnoty. Analýza reziduí, testování regresního modelu.
Korelace, testování korelačního koeficientu.
8. Vícenásobná lineární regrese a korelace
Vícenásobný lineární regresní model, maticový zápis. Odhady parametrů
regresního modelu. Odhady hodnot vysvětlované proměnné. Volba nejlepší
podmnožiny vysvětlujících proměnných. Analýza reziduí, testování regresního
modelu. Problémy vícerozměrných regresních modelů - multikolinearita.
Vícenásobná korelace, testování korelačních koeficientů.
9. Nelineární regrese, modely závislosti v ekonomické praxi
Nelineární regresní modely, transformace a odhady parametrů. Modifikovaný
exponenciální trend. Logistický trend a Gompertzova křivka. Odhad parametrů
nelineárních modelů – metoda částečných součtů, metoda vybraných bodů.
Numerické metody zpřesňování odhadu. Vybrané modely používané v ekonomické
praxi.
10. Analýza časových řad
Pojem a druhy časových řad. Základní charakteristiky časových řad. Modely
časových řad. Popis trendové složky – lineární trend, kvadratický trend,
exponenciální trend. Vyrovnání řady klouzavými průměry. Exponenciální
vyrovnání. Míry přesnosti vyrovnání. Předpovědi pomocí časových řad, intervaly
předpovědi.
11. Analýza sezónnosti časové řady
Sezónní složka časové řady. Modely s konstantní a proporcionální sezónností.
Dekompozice řady pomocí tabulky. Dekompozice pomocí alternativních proměnných.
Dekompozice pomocí klouzavých průměrů. Test hypotézy o existenci sezónnosti.
Analýza náhodné složky časové řady, Durbin – Watsonův test autokorelace.
12. Indexní analýza
Indexy a diference jako nástroj analýzy. Jednoduché a složené individuální
indexy. Souhrnné indexy. Rozklad indexů – postupný, se zbytkem, logaritmický.
13. Indexy v ekonomické praxi
Cenové indexy - druhy cenových indexů. Cenová statistika - index
spotřebitelských cen, spotřební koš, revize cenových indexů. Měření inflace -
míry inflace, statistická deflace. Analýza směnných relací. Měření produktivity
práce, indexy pracnosti a produktivity.
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky