|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
UMKM / KPAS2
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
UMKM
/
KPAS2
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Pravděpodobnost a statistika II
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
5
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Konzultace
8
[HOD/SEM]
Cvičení
4
[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
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Letní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Letní 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
|
UMKM/KPAS1
|
Splnit všechny podmiňující předměty před zápisem
|
NE
|
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 naučit studenty principům statistiky tak, aby je mohli využívat jak ve většině ekonomických a správních předmětů, tak i v praxi při vyhodnocování reálných situací.
|
Požadavky na studenta
|
Zápočet-vypracování uložených korespondenčních úkolů. Úspěšné složení zápočtového testu.
Zkouška - skládá se ze 2 částí - počítání příkladů a teoretické zvládnutí základních pojmů a metod. Pro úspěšné zvládnutí zkoušky musí student dosáhnout 65 bodů ze 100 (65%) v příkladové části a 55 bodů ze 100 (55%) v teoretické části.
V AR 2019/2020 bude mimořádně zápočet udělen za odevzdání samostatných prací, budou-li mít velmi dobrou úroveň. Studenti, jejichž samostatné práce nebudou mí požadovanou kvalitu, absolvují na konci semestru kontrolní test. Pro získání zápočtu bude potřeba dosáhnout 51 bodů ze 100.
|
Obsah
|
Náhodný výběr, třídění náhodného výběru, výběrové charakteristiky, kvantily. Empirické rozdělení pravděpodobnosti.
Odhady parametrů. Bodové odhady, metoda momentů, metoda maximální věrohodnosti.
Rozdělení pravděpodobnosti některých výběrových charakteristik.
Intervalové odhady pro střední hodnotu, pro rozptyl.
Testování hypotéz. Testy významnosti pro střední hodnoty, pro rozptyl.
Testy shody, chí kvadrát test, Kolmogorov-Smirnovův test, Lillieforsův test.
Neparametrické testy, znaménkový, Wilcoxonovy, odlehlých hodnot, test nezávislosti a další.
Regresní analýza. Lineární regrese. Metoda nejmenších čtverců. Lineární regresní model pro funkci y = a+bf(x).
Korelační analýza. Pearsonův a Spearmanův koeficient korelace. Testy významnosti pro koeficient korelace.
Časové řady, analýza časových řad - základní přístupy, dekompozice časových řad.
Vyrovnávání časových řad, klouzavé průměry, prokládání funkcí.
Hospodářská statistika. Ukazatele. Indexy - bazické, řetězcové.
Jednoduché a složené individuální indexy, souhrnné indexy.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
-
Garanti:
doc. RNDr. Bohdan Linda, CSc. (100%),
-
Přednášející:
doc. RNDr. Bohdan Linda, CSc. (100%),
Mgr. David Zapletal, Ph.D. (100%),
-
Cvičící:
doc. RNDr. Bohdan Linda, CSc. (100%),
Mgr. David Zapletal, Ph.D. (100%),
|
Literatura
|
-
Základní:
Linda,B.-Kubanová,J. Kritické hodnoty a kvantily vybraných rozdělení pravděpodobnosti. Univerzita Pardubice, 2006. ISBN 80-7194-852-7.
-
Základní:
Kubanová,J. Statistické metody pro ekonomickou a technickou praxi,. Statis Bratislava, 2004. ISBN 80-85659-379.
-
Rozšiřující:
Hindls, R.,Hronová, S.,Seger, J. Statistika pro ekonomy. Praha, 2002.
-
Doporučená:
Anděl,J. Matematická statistika. SNTL Praha, 1978.
-
Doporučená:
Kubanová,J. Matematická statistika.
-
Doporučená:
Kahounová,J. Praktikum k výuce matematické statistiky I: Odhady.
-
Doporučená:
Hebák,P., Bílková,D., Svobodová,A. Praktikum k výuce matematické statistiky II: Testování hypotéz.
-
Doporučená:
Linda, Bohdan. Pravděpodobnost. Pardubice: Univerzita Pardubice, 2010. ISBN 978-80-7395-303-4.
|
Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu |
Předpokladem úspěšného zvládnutí předmětu jsou znalosti matematiky a pravděpodobnosti v rozsahu vyučovaném na vysokých školách. |
Získané způsobilosti |
Student bude schopen aplikovat statistické metody při řešení praktických úloh v reálných situacích. |
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
|
|
|
|