XAS2 Statistics 2

Moravská vysoká škola Olomouc
zima 2021
Rozsah
2/2/0. 5 kr. Doporučované ukončení: z. Jiná možná ukončení: zk.
Vyučující
doc. RNDr. Martina Pavlačková, Ph.D. (přednášející)
Garance
doc. RNDr. Martina Pavlačková, Ph.D.
Moravská vysoká škola Olomouc
Dodavatelské pracoviště: Moravská vysoká škola Olomouc
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
Cíle předmětu
The aim of the course is to deepen the students' knowledge of the concepts, methods and techniques of descriptive and mathematical statistics, and to get them familiarized with the use of mathematical software for statistical data processing. It will also focus on forming the stochastic way of thinking to create mathematical models applied to economic disciplines.
Osnova
  • 1. The meaning and concept of modern statistics
    2. Processing data from sample surveys
    3. Point and interval estimation
    4. Testing statistical hypotheses
    5. Parametric tests
    6. Non-parametric tests
    7. Regression and correlation analysis
    8. Confidence intervals and tests of hypotheses in regression and correlation
    9. Statistical comparisons of economic phenomena
    10. Indexes and absolute differences as a tool for benchmarking and analyses
    11. Presentation of statistical results (verbal description, graphic form)
    12. Summary, examples
    In the course, the information-receptive methods, methods of problem of interpretation and heuristic methods are mostly used. The seminars are also methodically based on computer-aided teaching and learning methods (math software, online testing students).
Literatura
    povinná literatura
  • MAYEROVÁ, Š., F. MATURO and J. KACPRZYK. Mathematical-statistical models and qualitative theories for economic and social sciences. 1st ed. Cham: Springer, 2017. ISBN 978-3-319-54818-0. info
  • HLAVSA, T. Statistics I. Praha: Česká zemědělská univerzita v Praze, 2016. ISBN 978-80-213-2659-0. info
  • FREEMAN, J, D. ANDERSON, D. SWEENEY et al. Statistics for Business and Economics. 3rd ed. Cengage Learning, 2014. ISBN 9781285846323. info
  • JAMES, G., D. WITTEN, T. HASTIE and R. TIBSHIRANI. An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R. 1st ed. New York: Springer, 2013. ISBN 978-1-4614-7137-0. info
  • HASTIE, T., R. TIBSHIRANI and J. H. FRIEDMAN. The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. 2nd ed. New York, NY: Springer, 2009. ISBN 9780387848570. info
    doporučená literatura
  • FIELD, A. Discovering statistics using IBM SPSS statistics. 5th ed. Thousand Oaks: SAGE Publications, 2017. ISBN 9781526419521. info
  • LINDLEY, D. V. and W. F. SCOTT. New Cambridge statistical tables. 2nd ed. New York: Cambridge University Press, 1995. ISBN 9780521484855. info
Metody hodnocení
Zápočet: schopnost samostatného řešení typových příkladů
Zkouška: teoretická znalost odpřednášené látky a schopnost aplikace znalostí v příkladech.
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět je zařazen také v obdobích zima 2020, léto 2023.