|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
UMKM / FSME
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
UMKM
/
FSME
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Statistické metody v ekonomii
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
5
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
2
[HOD/TYD]
Cvičení
3
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
140 / -
|
0 / -
|
6 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
nestanoveno
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
A|B|C|D|E|F |
Periodicita |
každý rok
|
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
A|B|C|D|E|F |
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Cílem předmětu je seznámit studenta s dalšími pokročilejšími metodami matematické statistiky, především vícerozměrné statistiky a základy ekonometrie.
|
Požadavky na studenta
|
Zápočet-úspěšné absolvování kontrolní písemné práce nebo seminární práce (v případě bezkontaktní výuky) na zadané téma.
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).
|
Obsah
|
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.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
-
Základní:
Cipra, Tomáš. Finanční ekonometrie. Praha: Ekopress, 2013. ISBN 978-80-86929-93-4.
-
Základní:
HEBÁK, P. a kol. Vícerozměrné statistické metody (1). Praha: Informatorium, (2004), ISBN 80-7333-025-3..
-
Základní:
HEBÁK, P. a kol. Vícerozměrné statistické metody (2). Praha: Informatorium, (2007), ISBN 978-80-73333-001-9..
-
Základní:
HEBÁK, P. a kol. Vícerozměrné statistické metody (3). Praha: Informatorium, (2007), ISBN 978-80-73333-001-9..
-
Rozšiřující:
HATRÁK, M. Ekonometria.. Bratislava: Iura Edition, 2007.
-
Rozšiřující:
Anděl,J. Matematická statistika. SNTL Praha, 1978.
-
Rozšiřující:
Víšek,J.,A. Statistická analýza dat. ČVUT 1998, 1998.
-
Doporučená:
Newbold, P. Statistics for Business and Economics. London, Prentice-Hall Int. Lim. 1991, 1991. ISBN 0138506450.
-
Doporučená:
McCLAVE, J., BENSON, P., SINCICH, T. Statistics for Business and Economics. New York Prentice Hall, 2001.
-
Doporučená:
MENDEHALL, W., SINCICH, T. Statistics for Engineering and Sciences. New York, Maxmillan Publishing Company, 1992.
|
Časová náročnost
|
Prezenční forma studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Příprava na zkoušku
|
35
|
Domácí příprava na výuku
|
25
|
Příprava na zápočet
|
25
|
Kontaktní výuka
|
65
|
Celkem
|
150
|
|
Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu |
Předpokladem úspěšného absolvování předmětu je znalost matematiky, teorie pravděpodobnosti a statistiky v rozsahu běžně vyučovaném na vysokých školách. |
Získané způsobilosti |
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 vintencích 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 zvýsledků statistických analýz.
|
Vyučovací metody |
- Monologická (výklad, přednáška, instruktáž)
- Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming)
- Metody práce s textem (učebnicí, knihou)
|
Hodnotící metody |
- Ústní zkouška
- Písemná zkouška
- Analýza výkonu studenta
|
|
|
|