STATISTIKA LS 2014

1. STATISTIKALS 2014 • Garant předmětu: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. • Přednášející: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. • Cvičící: Ing. Ondřej Grunt Mgr. Tereza Kovářová, Ph.D. Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Mgr. Lenka Přibylová Ing. Lukáš Rapant Mgr. Pavel Skalný • Web předmětu:http://k470.vsb.cz/litschmannova/ + weby cvičících

2. Proč studovat statistiku? „Informace, informace….“ „Ó, data! Detektivka!“ Číslo 5 žije • „Data a informace v nich obsažená jsou jen více či méně nepřesným obrazem reálného světa a pravděpodobnostní přístup je jednou z cest, jak z dat něco vyčíst …“ (Josef Tvrdík, Ostravská univerzita) • Statistika představuje klíčovou dírku do ekonomie, skrz kterou se docela dobře pozorují ekonomické procesy. (dle Richarda Hindelse, VŠE) • Bez statistiky není možné hodnotit výsledky kvantitativního výzkumu. (Bez základních znalostí statistiky neporozumíte velké části odborných článků.) • Ze Statistiky máte zkoušku! Zdroj: technet.idnes.cz

3. Cíle předmětu Absolvent předmětu by měl: • chápat a používat základní pojmy teorie pravděpodobnosti, • znát principy sběru, zpracování a prezentace dat, • umět formulovat hypotézy, které je možné pomocí dat ověřit, • umět volit a použít vhodné statistické metody pro analýzu dat, • dokázat interpretovat výsledky statistických analýz, • vědět, že statistické metody jsou jen prostředkem analýzy dat, spolehlivě použitelným jen při splnění určitých předpokladů, • vědět, že konzultovat svou úlohu se statistikem není (většinou) ztrátou času.

4. Náplň předmětu Exploratorní (popisná) statistika Statistická indukce + Úvod do teorie pravděpodobnosti

5. Průběh přednášek • Úvod + Základy teorie pravděpodobnosti • Náhodná veličina • Náhodný vektor • Vybraná rozdělení diskrétní a spojité náhodné veličiny • Statistické šetření, exploratorní statistika • Výběrové charakteristiky, Úvod do teorie odhadu • Testování hypotéz – princip, Jednovýběrové testy parametrických hypotéz • Dvouvýběrové testy parametrických hypotéz • Vícevýběrové testy parametrických hypotéz • Testy dobré shody • Analýza závislosti • Korelační analýza a jednoduchá lineární regrese • Shrnutí, ukázka zkouškové písemky Úvod do teorie pravděpodobnosti Exploratorní (popisná) statistika Vybrané metody statistické indukce Pozn.: 7. 5. 2014 – Majáles

6. Zápočet

7. Způsob výuky • Statistika je vyučována s využitím výpočetní techniky a elektronických studijních opor (http://mi21.vsb.cz ) • Používaný software: StatGraphics – Version 5.0, Statgraphics Centurion (trial verze) MS Excel

8. Studijní literatura Základní studijní literatura • Litschmannová, M. (2011): Vybrané kapitoly z pravděpodobnosti, elektronická skripta, dostupné z: http://mi21.vsb.cz/modul/vybrane-kapitoly-z-pravdepodobnosti • Litschmannová, M. (2011), Úvod do statistiky, elektronická skripta, dostupné z: http://mi21.vsb.cz/modul/uvod-do-statistiky Alternativní studijní materiály • Anděl, J. (2002), Základy matematické statistiky, Univerzita Karlova v Praze, Matematicko-fyzikální fakulta, Preprint. • Hendl, J. (2004), Přehled statistických metod zpracování dat, Praha , Portál. ISBN 80-7178-820-1. • FRIEDRICH, V. (2002), Statistika 1 : Vysokoškolská učebnice pro distanční studium, Plzeň , Vydavatelství ZČU. Internetové učebnice • Otipka P., Šmajstrla V., Pravděpodobnost a statistika, dostupné z: http://homen.vsb.cz/~oti73/cdpast1/index.htm • Lane, D., HyperStat Online StatisticsTextbook, dostupné z: http://davidmlane.com/hyperstat/index.html (anglicky)

9. Čas potřebný ke studiu Podle doporučení Evropské komise ECTS je 1 studijní kredit ekvivalentem cca 30 hodin studijní zátěže.

10. Zkouška