dc4004 Aplikovaná matematická statistika

Fakulta sportovních studií
jaro 2020
Rozsah
12 hodin/semestr. 12 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
Mgr. Martin Sebera, Ph.D. (přednášející)
Garance
Mgr. Martin Sebera, Ph.D.
Katedra kineziologie – Fakulta sportovních studií
Dodavatelské pracoviště: Katedra kineziologie – Fakulta sportovních studií
Předpoklady
dc4002 Metodologie kvantit. výzkumu
Základní znalost ovládání PC a statistického procesoru např. Statistica.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Na konci tohoto kurzu bude student schopen:
* porozumět a vysvětlit základní statistické charakteristiky;
* použít testování hypotéz na vybraných případech;
* interpretovat výsledky na reálných příkladech (srovnání dvou skupin, hledání a popis závislostí, zhodnocení statistického modelu);
* použít vícerozměrnou statistiku (Analýza rozptylu, Faktorová analýza, Vícerozměrná regresní analýza)
* použít koncept časových řad
Výstupy z učení
Student bude po absolvování předmětu schopen:
- identifikovat závislé a nezávislé proměnné ve výzkumu, charakterizovat jejich vlastnosti (nominální, kategoriální, ordinální);
- porovnat parametrické a neparametrické postupy;
- popsat postup testování hypotéz;
- rozpoznat typ statistického postupu a rozhodnout o použité metodě (srovnání středních hodnot, analýza závislostí, klasifikační a regresní problém);
- interpretovat výsledky jako nejdůležitější součástí statistických výpočtů;
- aplikovat poznatky na datech ze své dizertace;
Osnova
  • Základní, výběrový a datový soubor
  • Bodové a intervalové rozložení četností - histogram
  • Základní statistické charakteristiky
  • Koncept věcné vs. statistické významnosti
  • Testování hypotéz
  • Kolmogorov-Smirnov, Kruskal-Wallis, F-test, t-test,
  • Neparametrické statistiky - Wilcoxon, Mann-Whitney, chí-2
  • Korelační koeficient - Pearsonův a Spearmanův korelační koeficient a jeho testování
  • Regresní analýza
  • Analýza rozptylu
  • Faktorová analýza
  • Vícerozměrná regrese
  • Základní dataminingové metody
Literatura
  • Even You Can Learn Statistics
  • STINEROCK, Robert Noel. Statistics with R : a beginner's guide. First published. Los Angeles: Sage, 2018, xix, 369. ISBN 9781473924901. info
  • JACKSON, Sherri L. Research methods and statistics : a critical thinking approach. Fifth edition. Boston: Cengage Learning, 2016, xx, 508. ISBN 9780357670934. info
  • SEBERA, Martin, Renata KLÁROVÁ a Jiří ZHÁNĚL. Časové řady. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2014, 53 s. ISBN 978-80-210-6698-4. info
  • SEBERA, Martin. Statistika - vícerozměrné metody. první. Brno: Masarykova univerzita, 2014, 97 s. ISBN 978-80-210-6692-2. info
  • LEVINE, David M. a David STEPHAN. Even you can learn statistics : a guide for everyone who has ever been afraid of statistics. 2nd ed. Upper Saddle River, N.J.: FT Press, 2010, xiv, 370. ISBN 9780137010592. info
  • HENDL, Jan. Přehled statistických metod : analýza a metaanalýza dat. 3., přeprac. vyd. Praha: Portál, 2009, 695 s. ISBN 9788073674823. info
  • MELOUN, Milan a Jiří MILITKÝ. Kompendium statistického zpracování dat : metody a řešené úlohy. Vyd. 2., přeprac. a rozš. Praha: Academia, 2006, 982 s. ISBN 8020013962. info
  • CYHELSKÝ, Lubomír, Jana KAHOUNOVÁ a Richard HINDLS. Elementární statistická analýza. 2. vyd. Praha: Management press, 1999, 319 s. ISBN 8072610031. info
Výukové metody
blokový seminář
Předmět bude rozšířen o kontaktní výuky formou seminářů a o samostudium formou e-learningu. Práce ve statistickém sw Statistica nebo SPSS.
Metody hodnocení
písemný test - zpracování statistického problému za použití software (Statistica, SPSS nebo R), interpretace výsledků !!!
Informace učitele
http://www.fsps.muni.cz/impact/aplikovana-matematicka-statistika/
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá blokově.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.