|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
UMKM / KSME
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
UMKM
/
KSME
|
Akademický rok
|
2018/2019
|
Akademický rok
|
2018/2019
|
Název
|
Statistické metody v ekonomii
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
4
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
|
55 / -
|
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
|
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, naučí se širokému spektru aplikací, v ekonomických a dalších společensko-vědních oborech včetně metodologie zpracování a vyhodnocování dat.
|
Požadavky na studenta
|
Zápočet-vypracování uložených korespondenčních úkolů.
Zkouška je písemná, případně ústní, skládá se z části praktické a teoretické.
|
Obsah
|
Testování hypotéz - běžné parametrické a neparametrické testy, Kolmogorovův-Smirnovův test, testy k ověření normálního rozložení.
Anova jedno, dvoufaktorová, trojné třídění, testy shody rozptylů.
Vícevýběrové neparametrické testy.
Regresní analýza, vícerozměrný model lineární regrese. Charakteristiky variability pro jednoduchou lineární regresi. Intervaly spolehlivosti parametrů, a hodnot regresní přímky.
Testování hypotéz o hodnotách parametrů, regresní přímky a o funkčních hodnotách.
Porušení základních předpokladů lineárního modelu (heteroskedasticita, testování heteroskedasticity).
Autokorelace, testování autokorelace, multikolinearita.
Nelineární modely, které nelze transformovat na lineární tvar.
Úvod do obecného lineárního modelu
Odhad parametrů obecného lineárního modelu (metoda maximální věrohodnosti)
Logistická regrese a její užití. Interpretace výsledků s pomocí poměru šancí. Vyhodnocení spolehlivosti modelu logistické regrese (konfusní matice, ROC křivka).
Korelační analýza. Testování hypotéz o koeficientu korelace. Interval spolehlivosti pro koeficient korelace.
Výběrový koeficient parciální korelace a mnohonásobné korelace.
Koeficient tetrachorické korelace, koeficient biseriální korelace.
Vícerozměrné statistické metody -metoda hlavních komponent, faktorová analýza, principy, užití.
Shluková analýza. Shlukování metodou k-průměrů.
Diskriminační analýza - předpoklady, ohodnocení kvality modelu, vyhodnocení přesnosti diskriminace.
Úvod do vícerozměrného škálování.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
-
Garanti:
doc. PaedDr. Jana Kubanová, CSc. (100%),
-
Přednášející:
doc. PaedDr. Jana Kubanová, CSc. (100%),
Mgr. Ondřej Slavíček, Ph.D. (100%),
Mgr. David Zapletal, Ph.D. (100%),
-
Cvičící:
doc. PaedDr. Jana Kubanová, CSc. (100%),
Mgr. Ondřej Slavíček, Ph.D. (100%),
Mgr. David Zapletal, Ph.D. (100%),
-
Vede seminář:
doc. PaedDr. Jana Kubanová, CSc. (100%),
Mgr. David Zapletal, Ph.D. (100%),
|
Literatura
|
-
Základní:
Kubanová J. Statistické metody pro ekonomickou a technickou praxi. Statis Bratislava, 2004. ISBN 80-85659-379.
-
Rozšiřující:
Hatrák M. Ekonometrické metódy I. EU Bratislava 1993, 1993.
-
Rozšiřující:
Anděl,J. Matematická statistika. SNTL Praha, 1978.
-
Rozšiřující:
Víšek,J.,A. Statistická analýza dat. ČVUT 1998, 1998.
|
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 bude schopen, s využitím vhodného statistického software, modelovat a vyhodnocovat procesy související s ekonomickými i společenskými jevy. |
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
|
|
|
|