de4004 Applied Mathematical Statistics

Fakulta sportovních studií
jaro 2023

Předmět se v období jaro 2023 nevypisuje.

Rozsah
12 hours/term. 12 kr. Ukončení: zk.
Vyučováno online.
Vyučující
Mgr. Martin Sebera, Ph.D. (přednášející)
Garance
Mgr. Martin Sebera, Ph.D.
Katedra pohybových aktivit a zdraví – Fakulta sportovních studií
Dodavatelské pracoviště: Katedra pohybových aktivit a zdraví – Fakulta sportovních studií
Předpoklady
dc4002 Metodologie kvantit. výzkumu
Basic knowledge of working with PC (sw Statistica)
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
At the end of this course, students should be able to:
* understand and be able to explain basic statistic characteristics;
* use testing of hypothesis at chosen cases;
* interpret result at real examples (comparing of two groups, finding and description of dependece, evaluation of statistical model;
* use multivariate statistics (Analysis of Variance, Factoral analysis, Multidimensional Regression)
Výstupy z učení
Student will be able to:
- identify dependent and independent variables in research, characterize their properties (nominal, categorical, ordinal);
- compare parametric and nonparametric methods;
- describe the hypothesis testing process;
- identify the type of statistical procedure and decide on the used method (comparison of mean values, dependency analysis, classification and regression problem);
- interpret results as the most important part of statistical calculations;
- apply knowledge on data from your dissertation;
Osnova
  • Basic statistics, selective and data file
  • Punctual and intervallic frequency distribution - histogram
  • Fundamental statistical characteristics
  • Testing hypotheses
  • Kolmogorov-Smirnov, Kruskal-Wallis, F-test, t-test
  • Nonparametrics statistics - Wilcoxon, Mann-Whitney, chi-2
  • Correlation coefficient - Pearson and Spearman correlation coefficient and his testing
  • Regression
  • Analysis of Variance
  • Factoral analysis
  • Multidimensional regression
  • Basic datamining methods
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
lectures, class discussion, e-elearning
Work in statistical sw Statistica or SPSS.
Metody hodnocení
writing test - solving of statistical problem with use of sw (Statistica, SPSS or R), interpretation of results!!!
Vyučovací jazyk
Angličtina
Informace učitele
http://www.fsps.muni.cz/impact/aplikovana-matematicka-statistika/
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá blokově.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2021, jaro 2022, jaro 2024, jaro 2025.