470-8726/01 – Statistika (STA AVAT)
| Garantující katedra | Katedra aplikované matematiky | Kredity | 4 |
| Garant předmětu | prof. Ing. Radim Briš, CSc. | Garant verze předmětu | prof. Ing. Radim Briš, CSc. |
| Úroveň studia | pregraduální nebo graduální | Povinnost | povinný |
| Ročník | 3 | Semestr | zimní |
| | Jazyk výuky | čeština |
| Rok zavedení | 2015/2016 | Rok zrušení | |
| Určeno pro fakulty | FS, USP | Určeno pro typy studia | bakalářské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
- zvládnutí statistických procedur s PC pomocí vhodného software,
- porozumění principům práce s daty,
- porozumění přilehlé teorii,
- schopnost aplikace statistických metod při analýze vlastních dat (např. zpracování závěrečných prací, atd.)
Vyučovací metody
Přednášky
Cvičení (v učebně)
Projekt
Anotace
Absolventi ovládají základní dovednosti nezbytné pro použití statistických technik a procedur za použití statistického software včetně interpretace výsledků statistické analýzy.
Povinná literatura:
Doporučená literatura:
Další studijní materiály
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
Průběžná kontrola studia:
2 kontrolní testy (max.20 bodů)
Podmínky udělení zápočtu:
Odevzdání semestrálního projektu a zisk minimálně 15 bodů.
E-learning
Materiály jsou dostupné v https://lms.vsb.cz/ v kurzu 470-4405/01 Pravděpodobnost a statistika, do nějž je studentům zřízen přístup před začátkem semestru.
Další požadavky na studenta
Semestrální projekt (max. 20 bodů)
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
1. Úvod do teorie pravděpodobnosti (model náhodných jevů, pravděpodobnost – modelování pravděpodobnosti, axiomy, podmíněná pravděpodobnost, věta o úplné pravděpodobnosti, Bayesova věta).
2. Náhodná veličina (diskrétní NV – pravděpodobnostní funkce, distribuční funkce, spojitá NV – hustota pravděpodobnosti, distribuční funkce; nezávislost náhodných veličin).
3. Číselné charakteristiky NV (momenty, kvantily). Transformace náhodných veličin.
4. Náhodný vektor (základní pojmy, diskrétní a spojitý náhodný vektor – sdružené, marginální, podmíněné rozdělení).
5. Číselné charakteristiky náhodného vektoru (sdružené (kovariance, korelace), marginální, podmíněné).
6. Vybraná rozdělení diskrétní náhodné veličiny (alternativní, binomické, geometrické, negativně binomické, Poissonovo).
7. Vybraná rozdělení spojité náhodné veličiny (rovnoměrné, exponenciální, Weibullovo, normální).
8. Limitní věty, jejich aplikace, nahrazení diskrétního rozdělení spojitým.
9. Statistické zjišťování, náhodný výběr a základní výběrové charakteristiky.
10. Exploratorní analýza (kategoriální proměnná, numerická proměnná, grafická demonstrace dat, odlehlost, nezávislost).
11. Úvod do teorie odhadu (bodové a intervalové odhady).
12. Úvod do testování hypotéz (princip).
13. Testování vybraných parametrických a neparametrických hypotéz (jednovýběrové a dvouvýběrové testy).
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky
Předmět neobsahuje žádné hodnocení.