|
Vyučující
|
-
Heckenbergerová Jana, Mgr. Ph.D.
-
Zapletal David, doc. Mgr. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
Princip testování statistických hypotéz. Analýza rozptylu (ANOVA). Neparametrické obdoby analýzy rozptylu. Analýza závislosti náhodných veličin Klasický lineární regresní model. Porušení základních předpokladů lineárního modelu (heteroskedasticita, autokorelace, multikolinearita). Vybrané nelineární regresní modely, které nelze transformovat na lineární tvar. Logistická regrese a její užití. Diskriminační analýza Shluková analýza Metoda hlavních komponent a faktorová analýza.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming), Metody práce s textem (učebnicí, knihou)
- Kontaktní výuka
- 14 hodin za semestr
- Příprava na zkoušku
- 40 hodin za semestr
- Příprava na zápočet
- 30 hodin za semestr
- Domácí příprava na výuku
- 66 hodin za semestr
|
|
Výstupy z učení
|
Cílem předmětu je seznámit studenta s dalšími pokročilejšími metodami matematické statistiky, především vícerozměrné statistiky a základy ekonometrie.
Student, který úspěšně absolvoval předmět, umí: popsat reálné děje pomocí náhodných veličin, vysvětlit podstatu pokročilých statistických metod. Student, který úspěšně absolvoval předmět, dovede: správně rozhodnout o metodě řešení, správně vyhodnotit závěry statistických analýz, aplikovat statistické metody při řešení konkrétních úkolů, vyhodnocovat data a interpretovat závěry, řešit problematiku v ekonomických a dalších společensko-vědních oborech včetně metodologie zpracování a vyhodnocování dat. Student, který úspěšně absolvoval předmět, je schopen: uvažovat v intencích matematické statistiky, samostatného řešení problémů podloženého daty, s využitím vhodného statistického software modelovat a vyhodnocovat procesy související s ekonomickými i společenskými jev, srozumitelně sdělovat informace plynoucí z výsledků statistických analýz.
|
|
Předpoklady
|
Předpokladem úspěšného absolvování předmětu je znalost matematiky, teorie pravděpodobnosti a statistiky v rozsahu běžně vyučovaném na vysokých školách.
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Ústní zkouška, Písemná zkouška, Analýza výkonu studenta
Zápočet-vypracování seminární práce. Zkouška se skládá ze dvou částí - praktické (počítání příkladů) a teoretické (prokázání znalosti používané terminologie a porozumění probíraných metod). Úspěšné složení zkoušky předpokládá získání minimálně 60% bodů v každé části (teoretické i praktické).
|
|
Doporučená literatura
|
-
Anděl,J. Matematická statistika. Praha: SNTL, 1978.
-
Cipra, Tomáš. Finanční ekonometrie. Praha: Ekopress, 2013. ISBN 978-80-86929-93-4.
-
HATRÁK, M. Ekonometria.. Bratislava: Iura Edition, 2007.
-
Hatrák M. Ekonometrické metódy I. EU Bratislava 1993, 1993.
-
HEBÁK, P. a kol. Vícerozměrné statistické metody (1). Praha: Informatorium, (2004), ISBN 80-7333-025-3..
-
HEBÁK, P. a kol. Vícerozměrné statistické metody (2). Praha: Informatorium, (2007), ISBN 978-80-73333-001-9..
-
HEBÁK, P. a kol. Vícerozměrné statistické metody (3). Praha: Informatorium, (2007), ISBN 978-80-73333-001-9..
-
McCLAVE, J., BENSON, P., SINCICH, T. Statistics for Business and Economics. New York Prentice Hall, 2001.
-
MENDEHALL, W., SINCICH, T. Statistics for Engineering and Sciences. New York: Maxmillan Publishing Company, 1992.
-
Newbold, P. Statistics for Business and Economics. London: Prentice-Hall Int. Lim. 1991, 1991. ISBN 0138506450.
-
Víšek,J.,A. Statistická analýza dat. ČVUT 1998, 1998.
|