|
|
Main menu for Browse IS/STAG
Course info
KVV / BSTA1
:
Course description
Department/Unit / Abbreviation
|
KVV
/
BSTA1
|
Academic Year
|
2023/2024
|
Academic Year
|
2023/2024
|
Title
|
Statistics I
|
Form of course completion
|
Course-credit
|
Form of course completion
|
Course-credit
|
Accredited / Credits
|
Yes,
3
Cred.
|
Type of completion
|
-
|
Type of completion
|
-
|
Time requirements
|
Lecture
1
[HRS/WEEK]
Seminar
1
[HRS/WEEK]
|
Course credit prior to examination
|
No
|
Course credit prior to examination
|
No
|
Automatic acceptance of credit before examination
|
No
|
Included in study average
|
NO
|
Language of instruction
|
Czech
|
Occ/max
|
|
|
|
Automatic acceptance of credit before examination
|
No
|
Summer semester
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Included in study average
|
NO
|
Winter semester
|
40 / 53
|
0 / 0
|
0 / 0
|
Repeated registration
|
NO
|
Repeated registration
|
NO
|
Timetable
|
Yes
|
Semester taught
|
Winter semester
|
Semester taught
|
Winter semester
|
Minimum (B + C) students
|
not determined
|
Optional course |
Yes
|
Optional course
|
Yes
|
Language of instruction
|
Czech
|
Internship duration
|
0
|
No. of hours of on-premise lessons |
|
Evaluation scale |
S|N |
Periodicity |
každý rok
|
Periodicita upřesnění |
|
Fundamental theoretical course |
No
|
Fundamental course |
No
|
Fundamental theoretical course |
No
|
Evaluation scale |
S|N |
Substituted course
|
KVV/STA1
|
Preclusive courses
|
N/A
|
Prerequisite courses
|
N/A
|
Informally recommended courses
|
N/A
|
Courses depending on this Course
|
KVV/BSTA2
|
Histogram of students' grades over the years:
Graphic PNG
,
XLS
|
Course objectives:
|
Cílem předmětu je seznámit studenty s hlavními pojmy statistiky a základními postupy analýzy dat a testování statistických hypotéz.
|
Requirements on student
|
Kontaktní výuka:
Účast na seminářích 80%
Písemná práce.
Distanční výuka:
Vypracování jednotlivých úkolů
|
Content
|
Základní statistické pojmy
Charakteristiky polohy
Charakteristiky variability, tvaru
Základní pojmy teorie pravděpodobnosti
Pravidla pro počítání s pravděpodobnostmi
Bayesovská pravděpodobnost
Diskrétní náhodné veličiny - binomické, alternativní a geometrické rozdělení
Diskrétní náhodné veličiny - hypergeometrické a Poissonovo rozdělení
|
Activities
|
|
Fields of study
|
|
Guarantors and lecturers
|
|
Literature
|
-
Basic:
SWOBODA, H. Moderní statistika.. Praha: Svoboda, 1977.
-
Basic:
KOŽUH, B.; MYSLIVEC, J. Nebojme se SPSS aneb jak s humanitním vzděláním na statistickou analýzu. Pardubice, 2014.
-
Recommended:
MELOUN, M; MILITKÝ, J. Kompendium statistického zpracování dat. Praha, 2013.
-
Recommended:
KUBANOVÁ, J.; LINDA, B. Sbírka příkladů z pravděpodobnosti. Bratislava, 2009.
-
Recommended:
GIBLISCO, S. Statistika bez předchozích znalostí. Brno, 2009.
-
Recommended:
MYSLIVEC, J. Vizualizace vícerozměrných dat. Pardubice, 2012.
|
Prerequisites - other information about course preconditions |
nejsou zadány |
Competences acquired |
Students will be able to understand the problems and to use the gained knowledge in the analysis of statistical data and when working with statistical software. |
Teaching methods |
- Monologic (reading, lecture, briefing)
- Dialogic (discussion, interview, brainstorming)
- Demonstration
|
Assessment methods |
|
|
|
|