Informace o předmětu

M6130 Výpočetní statistika

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.
Vyučováno prezenčně.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

RNDr. Marie Budíková, Dr.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Po 19. 2. až Ne 26. 5. Čt 12:00–13:50 M4,01024

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

M6130/01: Po 19. 2. až Ne 26. 5. Po 12:00–12:50 M6,01011, Po 13:00–13:50 MP1,01014, M. Budíková
M6130/02: Po 19. 2. až Ne 26. 5. Út 10:00–11:50 M4,01024, M. Budíková

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I || MUC51 Pravděpodobnost a statistika
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 11 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je naučit studenty
provádět exploratorní analýzu jednorozměrných a vícerozměrných dat;
používat parametrické a neparametrické testy o jedné, dvou a více populacích;
analyzovat závislosti v datech;
provádět testy dobré shody.

Výstupy z učení

Po absolvování tohoto kurzu studenti
budou mít dobré znalosti systému STATISTICA;
budou schopni popsat reálné datové soubory pomocí tabulek, statistických grafů a číselných charakteristik;
zvládnou testování statistických hypotéz pomocí parametrických a neparametrických testů.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: tabulky četností, kontingenční tabulky, funkcionální a číselné charakteristiky datového souboru, diagnostické grafy.
• Testy o parametrech normálního rozložení: t-test, párový t-test, dvouvýběrový t-test, F-test, analýza rozptylu jednoduchého třídění.
• Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky, Wilcoxonův a znaménkový test, Kruskalův - Wallisův a mediánový test.
• Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, Lilieforsův test, chí-kvadrát test dobré shody.
• Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient, analýza kontingenčních tabulek.

Literatura

povinná literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Tomáš LERCH. Základní statistické metody. Vydání první. Brno: Masarykova univerzita, 2005, 180 s. ISBN 80-210-3886. info

doporučená literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. vydání první. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010, 272 s. edice Expert. ISBN 978-80-247-3243-5. URL info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Výukové metody

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software STATISTICA.

Metody hodnocení

V průběhu semestru studenti píší dva testy. Zkouška je písemná, studenti mohou používat studijní materiály. Její součástí je konkrétní zpracováním dat u počítače. Zkouška je ohodnocena maximálně 100 body, k úspěšnému zvládnutí postačí 51 bodů.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Výpočetní statistika

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.
Vyučováno prezenčně.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

RNDr. Marie Budíková, Dr.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I || MUC51 Pravděpodobnost a statistika
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 11 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je naučit studenty
provádět exploratorní analýzu jednorozměrných a vícerozměrných dat;
používat parametrické a neparametrické testy o jedné, dvou a více populacích;
analyzovat závislosti v datech;
provádět testy dobré shody.

Výstupy z učení

Po absolvování tohoto kurzu studenti
budou mít dobré znalosti systému STATISTICA;
budou schopni popsat reálné datové soubory pomocí tabulek, statistických grafů a číselných charakteristik;
zvládnou testování statistických hypotéz pomocí parametrických a neparametrických testů.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: tabulky četností, kontingenční tabulky, funkcionální a číselné charakteristiky datového souboru, diagnostické grafy.
• Testy o parametrech normálního rozložení: t-test, párový t-test, dvouvýběrový t-test, F-test, analýza rozptylu jednoduchého třídění.
• Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky, Wilcoxonův a znaménkový test, Kruskalův - Wallisův a mediánový test.
• Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, Lilieforsův test, chí-kvadrát test dobré shody.
• Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient, analýza kontingenčních tabulek.

Literatura

povinná literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Tomáš LERCH. Základní statistické metody. Vydání první. Brno: Masarykova univerzita, 2005, 180 s. ISBN 80-210-3886. info

doporučená literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. vydání první. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010, 272 s. edice Expert. ISBN 978-80-247-3243-5. URL info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Výukové metody

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software STATISTICA.

Metody hodnocení

V průběhu semestru studenti píší dva testy. Zkouška je písemná, studenti mohou používat studijní materiály. Její součástí je konkrétní zpracováním dat u počítače. Zkouška je ohodnocena maximálně 100 body, k úspěšnému zvládnutí postačí 51 bodů.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Výpočetní statistika

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.
Vyučováno prezenčně.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

St 8:00–9:50 M1,01017

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

M6130/01: Po 14:00–14:50 M2,01021, Po 15:00–15:50 MP1,01014, M. Budíková
M6130/02: St 12:00–12:50 M6,01011, St 13:00–13:50 MP1,01014, M. Budíková

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I || MUC51 Pravděpodobnost a statistika
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 11 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je naučit studenty
provádět exploratorní analýzu jednorozměrných a vícerozměrných dat;
používat parametrické a neparametrické testy o jedné, dvou a více populacích;
analyzovat závislosti v datech;
provádět testy dobré shody.

Výstupy z učení

Po absolvování tohoto kurzu studenti
budou mít dobré znalosti systému STATISTICA;
budou schopni popsat reálné datové soubory pomocí tabulek, statistických grafů a číselných charakteristik;
zvládnou testování statistických hypotéz pomocí parametrických a neparametrických testů.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: tabulky četností, kontingenční tabulky, funkcionální a číselné charakteristiky datového souboru, diagnostické grafy.
• Testy o parametrech normálního rozložení: t-test, párový t-test, dvouvýběrový t-test, F-test, analýza rozptylu jednoduchého třídění.
• Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky, Wilcoxonův a znaménkový test, Kruskalův - Wallisův a mediánový test.
• Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, Lilieforsův test, chí-kvadrát test dobré shody.
• Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient, analýza kontingenčních tabulek.

Literatura

povinná literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Tomáš LERCH. Základní statistické metody. Vydání první. Brno: Masarykova univerzita, 2005, 180 s. ISBN 80-210-3886. info

doporučená literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. vydání první. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010, 272 s. edice Expert. ISBN 978-80-247-3243-5. URL info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Výukové metody

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software STATISTICA.

Metody hodnocení

V průběhu semestru studenti píší dva testy. Zkouška je písemná, studenti mohou používat studijní materiály. Její součástí je konkrétní zpracováním dat u počítače. Zkouška je ohodnocena maximálně 100 body, k úspěšnému zvládnutí postačí 51 bodů.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Výpočetní statistika

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.
Vyučováno prezenčně.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Po 14:00–15:50 M2,01021

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

M6130/01: Út 8:00–8:50 M1,01017, Út 9:00–9:50 MP1,01014, M. Budíková
M6130/02: Po 10:00–10:50 M6,01011, Po 11:00–11:50 MP1,01014, M. Budíková

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I || MUC51 Pravděpodobnost a statistika
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 11 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je naučit studenty
provádět exploratorní analýzu jednorozměrných a vícerozměrných dat;
používat parametrické a neparametrické testy o jedné, dvou a více populacích;
analyzovat závislosti v datech;
provádět testy dobré shody.

Výstupy z učení

Po absolvování tohoto kurzu studenti
budou mít dobré znalosti systému STATISTICA;
budou schopni popsat reálné datové soubory pomocí tabulek, statistických grafů a číselných charakteristik;
zvládnou testování statistických hypotéz pomocí parametrických a neparametrických testů.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: tabulky četností, kontingenční tabulky, funkcionální a číselné charakteristiky datového souboru, diagnostické grafy.
• Testy o parametrech normálního rozložení: t-test, párový t-test, dvouvýběrový t-test, F-test, analýza rozptylu jednoduchého třídění.
• Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky, Wilcoxonův a znaménkový test, Kruskalův - Wallisův a mediánový test.
• Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, Lilieforsův test, chí-kvadrát test dobré shody.
• Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient, analýza kontingenčních tabulek.

Literatura

povinná literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Tomáš LERCH. Základní statistické metody. Vydání první. Brno: Masarykova univerzita, 2005, 180 s. ISBN 80-210-3886. info

doporučená literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. vydání první. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010, 272 s. edice Expert. ISBN 978-80-247-3243-5. URL info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Výukové metody

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software STATISTICA.

Metody hodnocení

V průběhu semestru studenti píší dva testy. Zkouška je písemná, studenti mohou používat studijní materiály. Její součástí je konkrétní zpracováním dat u počítače. Zkouška je ohodnocena maximálně 100 body, k úspěšnému zvládnutí postačí 51 bodů.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Výpočetní statistika

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Po 1. 3. až Pá 14. 5. St 14:00–15:50 online_M2

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

M6130/01: Po 1. 3. až Pá 14. 5. Po 10:00–11:50 online_MP1, M. Budíková

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika || MUC51 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 11 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je naučit studenty
provádět exploratorní analýzu jednorozměrných a vícerozměrných dat;
používat parametrické a neparametrické testy o jedné, dvou a více populacích;
analyzovat závislosti v datech;
provádět testy dobré shody.

Výstupy z učení

Po absolvování tohoto kurzu studenti
budou mít dobré znalosti systému STATISTICA;
budou schopni popsat reálné datové soubory pomocí tabulek, statistických grafů a číselných charakteristik;
zvládnou testování statistických hypotéz pomocí parametrických a neparametrických testů.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: tabulky četností, kontingenční tabulky, funkcionální a číselné charakteristiky datového souboru, diagnostické grafy.
• Testy o parametrech normálního rozložení: t-test, párový t-test, dvouvýběrový t-test, F-test, analýza rozptylu jednoduchého třídění.
• Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky, Wilcoxonův a znaménkový test, Kruskalův - Wallisův a mediánový test.
• Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, Lilieforsův test, chí-kvadrát test dobré shody.
• Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient, analýza kontingenčních tabulek.

Literatura

povinná literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Tomáš LERCH. Základní statistické metody. Vydání první. Brno: Masarykova univerzita, 2005, 180 s. ISBN 80-210-3886. info

doporučená literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. vydání první. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010, 272 s. edice Expert. ISBN 978-80-247-3243-5. URL info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Výukové metody

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software STATISTICA.

Metody hodnocení

V průběhu semestru studenti píší dva testy. Zkouška je písemná, studenti mohou používat studijní materiály. Její součástí je konkrétní zpracováním dat u počítače. Zkouška je ohodnocena maximálně 100 body, k úspěšnému zvládnutí postačí 51 bodů.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Výpočetní statistika

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Po 14:00–15:50 M2,01021

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

M6130/01: St 14:00–14:50 M5,01013, St 15:00–15:50 MP1,01014, St 15:00–15:50 MP2,01014a, M. Budíková

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 11 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je naučit studenty
provádět exploratorní analýzu jednorozměrných a vícerozměrných dat;
používat parametrické a neparametrické testy o jedné, dvou a více populacích;
analyzovat závislosti v datech;
provádět testy dobré shody.

Výstupy z učení

Po absolvování tohoto kurzu studenti
budou mít dobré znalosti systému STATISTICA;
budou schopni popsat reálné datové soubory pomocí tabulek, statistických grafů a číselných charakteristik;
zvládnou testování statistických hypotéz pomocí parametrických a neparametrických testů.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: tabulky četností, kontingenční tabulky, funkcionální a číselné charakteristiky datového souboru, diagnostické grafy.
• Testy o parametrech normálního rozložení: t-test, párový t-test, dvouvýběrový t-test, F-test, analýza rozptylu jednoduchého třídění.
• Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky, Wilcoxonův a znaménkový test, Kruskalův - Wallisův a mediánový test.
• Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, Lilieforsův test, chí-kvadrát test dobré shody.
• Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient, analýza kontingenčních tabulek.

Literatura

povinná literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Tomáš LERCH. Základní statistické metody. Vydání první. Brno: Masarykova univerzita, 2005, 180 s. ISBN 80-210-3886. info

doporučená literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. vydání první. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010, 272 s. edice Expert. ISBN 978-80-247-3243-5. URL info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Výukové metody

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software STATISTICA.

Metody hodnocení

V průběhu semestru studenti píší dva testy. Zkouška je písemná, studenti mohou používat studijní materiály. Její součástí je konkrétní zpracováním dat u počítače. Zkouška je ohodnocena maximálně 100 body, k úspěšnému zvládnutí postačí 51 bodů.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Výpočetní statistika

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Ivanka Horová, CSc.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Po 18. 2. až Pá 17. 5. Pá 10:00–11:50 M2,01021

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

M6130/01: Po 18. 2. až Pá 17. 5. Pá 12:00–12:50 M2,01021, Pá 13:00–13:50 MP1,01014, M. Budíková
M6130/02: Po 18. 2. až Pá 17. 5. Pá 8:00–8:50 M3,01023, Pá 9:00–9:50 MP2,01014a, M. Budíková

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 11 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Po absolvování tohoto kurzu studenti - budou mít dobré znalosti systému STATISTICA; - budou schopni popsat reálné datové soubory pomocí tabulek, statistických grafů a číselných charakteristik; - zvládnou testování statistických hypotéz pomocí parametrických a neparametrických testů.

Výstupy z učení

Po absolvování tohoto kurzu studenti
budou mít dobré znalosti systému STATISTICA;
budou schopni popsat reálné datové soubory pomocí tabulek, statistických grafů a číselných charakteristik;
zvládnou testování statistických hypotéz pomocí parametrických a neparametrických testů.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: histogram, empirická distribuční funkce, charakteristiky polohy a variability, momenty, popis časových řad, mnohorozměrné datové soubory, grafické znázornění a popis závislostí. Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky. Pořadové testy o jedné populaci. Testy hypotéz o srovnání dvou populací: dvouvýběrový t-test, F-test, Wilcoxonův a znaménkový test. Porovnání binomických populací. Spárované výběry. Testy hypotéz o shodnosti několika populací: model jednoduchého třídění, F-test, Kruskalův - Wallisův test, test homogenity několika binomických populací. Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, chí-kvadrát test, ověřování vybraných typů rozdělení,normalizující transformace. Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient, analýza kontingenčních tabulek.

Literatura

povinná literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Tomáš LERCH. Základní statistické metody. Vydání první. Brno: Masarykova univerzita, 2005, 180 s. ISBN 80-210-3886. info

doporučená literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. vydání první. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010, 272 s. edice Expert. ISBN 978-80-247-3243-5. URL info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Výukové metody

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software STATISTICA.

Metody hodnocení

V průběhu semestru studenti píší test. Zkouška je písemná, studenti mohou používat studijní materiály. Její součástí je konkrétní zpracováním dat u počítače. Zkouška je ohodnocena maximálně 100 body, k úspěšnému zvládnutí postačí 51 bodů.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Výpočetní statistika

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Ivanka Horová, CSc.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Pá 10:00–11:50 M1,01017

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

M6130/01: St 14:00–14:50 M4,01024, St 15:00–15:50 MP1,01014, M. Budíková
M6130/02: Út 8:00–8:50 M6,01011, Út 9:00–9:50 MP1,01014, M. Budíková

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 11 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Po absolvování tohoto kurzu studenti - budou mít dobré znalosti systému STATISTICA; - budou schopni popsat reálné datové soubory pomocí tabulek, statistických grafů a číselných charakteristik; - zvládnou testování statistických hypotéz pomocí parametrických a neparametrických testů.

Výstupy z učení

Po absolvování tohoto kurzu studenti
budou mít dobré znalosti systému STATISTICA;
budou schopni popsat reálné datové soubory pomocí tabulek, statistických grafů a číselných charakteristik;
zvládnou testování statistických hypotéz pomocí parametrických a neparametrických testů.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: histogram, empirická distribuční funkce, charakteristiky polohy a variability, momenty, popis časových řad, mnohorozměrné datové soubory, grafické znázornění a popis závislostí. Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky. Pořadové testy o jedné populaci. Testy hypotéz o srovnání dvou populací: dvouvýběrový t-test, F-test, Wilcoxonův a znaménkový test. Porovnání binomických populací. Spárované výběry. Testy hypotéz o shodnosti několika populací: model jednoduchého třídění, F-test, Kruskalův - Wallisův test, test homogenity několika binomických populací. Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, chí-kvadrát test, ověřování vybraných typů rozdělení,normalizující transformace. Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient, analýza kontingenčních tabulek.

Literatura

povinná literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Tomáš LERCH. Základní statistické metody. Vydání první. Brno: Masarykova univerzita, 2005, 180 s. ISBN 80-210-3886. info

doporučená literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. vydání první. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010, 272 s. edice Expert. ISBN 978-80-247-3243-5. URL info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Výukové metody

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software STATISTICA.

Metody hodnocení

V průběhu semestru studenti píší test. Zkouška je písemná, studenti mohou používat studijní materiály. Její součástí je konkrétní zpracováním dat u počítače. Zkouška je ohodnocena maximálně 100 body, k úspěšnému zvládnutí postačí 51 bodů.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Výpočetní statistika

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Ivanka Horová, CSc.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Po 20. 2. až Po 22. 5. Pá 8:00–9:50 M1,01017

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

M6130/01: Po 20. 2. až Po 22. 5. Pá 10:00–10:50 M1,01017, Pá 11:00–11:50 MP2,01014a, Pá 11:00–11:50 MP1,01014, M. Budíková

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 11 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Po absolvování tohoto kurzu studenti - budou mít dobré znalosti systému STATISTICA; - budou schopni popsat reálné datové soubory pomocí tabulek, statistických grafů a číselných charakteristik; - zvládnou testování statistických hypotéz pomocí parametrických a neparametrických testů.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: histogram, empirická distribuční funkce, charakteristiky polohy a variability, momenty, popis časových řad, mnohorozměrné datové soubory, grafické znázornění a popis závislostí. Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky. Pořadové testy o jedné populaci. Testy hypotéz o srovnání dvou populací: dvouvýběrový t-test, F-test, Wilcoxonův a znaménkový test. Porovnání binomických populací. Spárované výběry. Testy hypotéz o shodnosti několika populací: model jednoduchého třídění, F-test, Kruskalův - Wallisův test, test homogenity několika binomických populací. Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, chí-kvadrát test, ověřování vybraných typů rozdělení,normalizující transformace. Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient, analýza kontingenčních tabulek.

Literatura

povinná literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Tomáš LERCH. Základní statistické metody. Vydání první. Brno: Masarykova univerzita, 2005, 180 s. ISBN 80-210-3886. info

doporučená literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. vydání první. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010, 272 s. edice Expert. ISBN 978-80-247-3243-5. URL info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Výukové metody

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software STATISTICA.

Metody hodnocení

V průběhu semestru studenti píší dva testy. Zkouška je písemná, studenti mohou používat studijní materiály. Její součástí je konkrétní zpracováním dat u počítače. Zkouška je ohodnocena maximálně 100 body, k úspěšnému zvládnutí postačí 51 bodů.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Výpočetní statistika

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Ivanka Horová, CSc.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Čt 14:00–15:50 M1,01017

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

M6130/01: Po 8:00–8:50 M6,01011, Po 9:00–9:50 MP1,01014, M. Budíková
M6130/02: Čt 11:00–11:50 M4,01024, Čt 12:00–12:50 MP1,01014, M. Budíková

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 11 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Po absolvování tohoto kurzu studenti - budou mít dobré znalosti systému STATISTICA; - budou schopni popsat reálné datové soubory pomocí tabulek, statistických grafů a číselných charakteristik; - zvládnou testování statistických hypotéz pomocí parametrických a neparametrických testů.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: histogram, empirická distribuční funkce, charakteristiky polohy a variability, momenty, popis časových řad, mnohorozměrné datové soubory, grafické znázornění a popis závislostí. Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky. Pořadové testy o jedné populaci. Testy hypotéz o srovnání dvou populací: dvouvýběrový t-test, F-test, Wilcoxonův a znaménkový test. Porovnání binomických populací. Spárované výběry. Testy hypotéz o shodnosti několika populací: model jednoduchého třídění, F-test, Kruskalův - Wallisův test, test homogenity několika binomických populací. Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, chí-kvadrát test, ověřování vybraných typů rozdělení,normalizující transformace. Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient, analýza kontingenčních tabulek.

Literatura

povinná literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Tomáš LERCH. Základní statistické metody. Vydání první. Brno: Masarykova univerzita, 2005, 180 s. ISBN 80-210-3886. info

doporučená literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. vydání první. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010, 272 s. edice Expert. ISBN 978-80-247-3243-5. URL info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Výukové metody

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software STATISTICA.

Metody hodnocení

V průběhu semestru studenti píší dva testy. Zkouška je písemná, studenti mohou používat studijní materiály. Její součástí je konkrétní zpracováním dat u počítače. Zkouška je ohodnocena maximálně 100 body, k úspěšnému zvládnutí postačí 51 bodů.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Výpočetní statistika

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)
Mgr. Petra Ráboňová, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Ivanka Horová, CSc.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Čt 10:00–11:50 M1,01017

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

M6130/01: Čt 18:00–19:50 MP1,01014, Čt 18:00–19:50 M6,01011, P. Ráboňová
M6130/02: Čt 16:00–17:50 M6,01011, Čt 16:00–17:50 MP1,01014, P. Ráboňová

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Po absolvování tohoto kurzu studenti - budou mít dobré znalosti systému STATISTICA; - budou schopni popsat reálné datové soubory pomocí tabulek, statistických grafů a číselných charakteristik; - zvládnou testování statistických hypotéz pomocí parametrických a neparametrických testů.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: histogram, empirická distribuční funkce, charakteristiky polohy a variability, momenty, popis časových řad, mnohorozměrné datové soubory, grafické znázornění a popis závislostí. Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky. Pořadové testy o jedné populaci. Testy hypotéz o srovnání dvou populací: dvouvýběrový t-test, F-test, Wilcoxonův a znaménkový test. Porovnání binomických populací. Spárované výběry. Testy hypotéz o shodnosti několika populací: model jednoduchého třídění, F-test, Kruskalův - Wallisův test, test homogenity několika binomických populací. Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, chí-kvadrát test, ověřování vybraných typů rozdělení,normalizující transformace. Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient, analýza kontingenčních tabulek.

Literatura

povinná literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Tomáš LERCH. Základní statistické metody. Vydání první. Brno: Masarykova univerzita, 2005, 180 s. ISBN 80-210-3886. info

doporučená literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. vydání první. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010, 272 s. edice Expert. ISBN 978-80-247-3243-5. URL info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Výukové metody

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software STATISTICA.

Metody hodnocení

V průběhu semestru studenti píší dva testy. Zkouška je písemná, studenti mohou používat studijní materiály. Její součástí je konkrétní zpracováním dat u počítače. Zkouška je ohodnocena maximálně 100 body, k úspěšnému zvládnutí postačí 51 bodů.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Výpočetní statistika

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Ivanka Horová, CSc.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Čt 8:00–9:50 M5,01013

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

M6130/01: Čt 10:00–10:50 M6,01011, Čt 11:00–11:50 MP1,01014, M. Budíková
M6130/02: Út 10:00–10:50 M6,01011, Út 11:00–11:50 MP1,01014, M. Budíková

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Disciplína obsahuje exploratorní analýzu dat, úvod do indexní analýzy a analýzy časových řad, neparametrickou statistiku, zabývá se testy hypotéz o srovnání dvou populací, a o shodnosti několika populací, dále pak testy dobré shody a testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích. Student po absolvování kurzu s pomocí statistického software zvládne základní techniky statistické analýzy dat a porozumí podstatě vybraných statistických metod.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: histogram, empirická distribuční funkce, charakteristiky polohy a variability, momenty, popis časových řad, indexy, mnohorozměrné datové soubory, grafické znázornění a popis závislostí. Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky. Pořadové testy o jedné populaci. Testy hypotéz o srovnání dvou populací: dvouvýběrový t-test, F-test, Wilcoxonův a znaménkový test. Porovnání binomických populací. Spárované výběry. Testy hypotéz o shodnosti několika populací: model jednoduchého třídění, F-test, Kruskalův - Wallisův test, test homogenity několika binomických populací. Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, chí-kvadrát test, ověřování vybraných typů rozdělení,normalizující transformace. Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient, analýza kontingenčních tabulek.

Literatura

povinná literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Tomáš LERCH. Základní statistické metody. Vydání první. Brno: Masarykova univerzita, 2005, 180 s. ISBN 80-210-3886. info

doporučená literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. vydání první. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010, 272 s. edice Expert. ISBN 978-80-247-3243-5. URL info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Výukové metody

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software.

Metody hodnocení

Na konci semestru studenti odevzdávají písemný úkol. Zkouška je písemná, je doplněna konkrétním zpracováním dat u počítače.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Výpočetní statistika

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)
Mgr. Stanislav Abaffy (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Ivanka Horová, CSc.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

St 10:00–11:50 M1,01017

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

M6130/01: Čt 11:00–11:50 M6,01011, Čt 12:00–12:50 MP1,01014, M. Budíková
M6130/02: Čt 9:00–9:50 M4,01024, Čt 10:00–10:50 MP1,01014, M. Budíková
M6130/03: Čt 16:00–16:50 M6,01011, Čt 17:00–17:50 MP1,01014, S. Abaffy
M6130/04: Čt 18:00–18:50 M6,01011, Čt 19:00–19:50 MP1,01014, S. Abaffy

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Disciplína obsahuje exploratorní analýzu dat, úvod do indexní analýzy a analýzy časových řad, neparametrickou statistiku, zabývá se testy hypotéz o srovnání dvou populací, a o shodnosti několika populací, dále pak testy dobré shody a testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích. Student po absolvování kurzu s pomocí statistického software zvládne základní techniky statistické analýzy dat a porozumí podstatě vybraných statistických metod.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: histogram, empirická distribuční funkce, charakteristiky polohy a variability, momenty, popis časových řad, indexy, mnohorozměrné datové soubory, grafické znázornění a popis závislostí. Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky. Pořadové testy o jedné populaci. Testy hypotéz o srovnání dvou populací: dvouvýběrový t-test, F-test, Wilcoxonův a znaménkový test. Porovnání binomických populací. Spárované výběry. Testy hypotéz o shodnosti několika populací: model jednoduchého třídění, F-test, Kruskalův - Wallisův test, test homogenity několika binomických populací. Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, chí-kvadrát test, ověřování vybraných typů rozdělení,normalizující transformace. Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient, analýza kontingenčních tabulek.

Literatura

povinná literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Tomáš LERCH. Základní statistické metody. Vydání první. Brno: Masarykova univerzita, 2005, 180 s. ISBN 80-210-3886. info

doporučená literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. vydání první. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010, 272 s. edice Expert. ISBN 978-80-247-3243-5. URL info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Výukové metody

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software.

Metody hodnocení

Na konci semestru studenti odevzdávají písemný úkol. Zkouška je písemná, je doplněna konkrétním zpracováním dat u počítače.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Výpočetní statistika

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)
Mgr. Petr Okrajek (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Ivanka Horová, CSc.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

St 12:00–13:50 M1,01017

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

M6130/01: Po 10:00–10:50 M4,01024, Po 11:00–11:50 MP1,01014, M. Budíková
M6130/02: Čt 8:00–8:50 M3,01023, Čt 9:00–9:50 MP1,01014, M. Budíková
M6130/03: Po 18:00–18:50 M6,01011, Po 19:00–19:50 MP1,01014, P. Okrajek
M6130/04: Út 18:00–18:50 M6,01011, Út 19:00–19:50 MP1,01014, P. Okrajek

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika 1 || M3121 Pravděpodobnost a statistika I
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Disciplína obsahuje exploratorní analýzu dat, úvod do indexní analýzy a analýzy časových řad, neparametrickou statistiku, zabývá se testy hypotéz o srovnání dvou populací, a o shodnosti několika populací, dále pak testy dobré shody a testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích. Student po absolvování kurzu s pomocí statistického software zvládne základní techniky statistické analýzy dat a porozumí podstatě vybraných statistických metod.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: histogram, empirická distribuční funkce, charakteristiky polohy a variability, momenty, popis časových řad, indexy, mnohorozměrné datové soubory, grafické znázornění a popis závislostí. Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky. Pořadové testy o jedné populaci. Testy hypotéz o srovnání dvou populací: dvouvýběrový t-test, F-test, Wilcoxonův a znaménkový test. Porovnání binomických populací. Spárované výběry. Testy hypotéz o shodnosti několika populací: model jednoduchého třídění, F-test, Kruskalův - Wallisův test, test homogenity několika binomických populací. Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, chí-kvadrát test, ověřování vybraných typů rozdělení,normalizující transformace. Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient, analýza kontingenčních tabulek.

Literatura

povinná literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Tomáš LERCH. Základní statistické metody. Vydání první. Brno: Masarykova univerzita, 2005, 180 s. ISBN 80-210-3886. info

doporučená literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. vydání první. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010, 272 s. edice Expert. ISBN 978-80-247-3243-5. URL info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Výukové metody

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software.

Metody hodnocení

Na konci semestru studenti odevzdávají písemný úkol. Zkouška je písemná, je doplněna konkrétním zpracováním dat u počítače.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Výpočetní statistika

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)
Mgr. Petr Okrajek (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Ivanka Horová, CSc.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Út 12:00–13:50 M1,01017

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

M6130/01: Po 10:00–10:50 M6,01011, Po 11:00–11:50 MP1,01014, M. Budíková
M6130/02: Čt 8:00–8:50 M4,01024, Čt 9:00–9:50 MP1,01014, P. Okrajek
M6130/03: Čt 10:00–10:50 M4,01024, Čt 11:00–11:50 MP1,01014, P. Okrajek

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika 1 || M3121 Pravděpodobnost a statistika I
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Disciplína obsahuje exploratorní a regresní analýzu dat, neparametrickou statistiku, zabývá se testy hypotéz o srovnání dvou populací, a o shodnosti několika populací, dále pak testy dobré shody a testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích. Student po absolvování kurzu s pomocí statistického software zvládne základní techniky statistické analýzy dat a porozumí podstatě vybraných statistických metod.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: krabicový diagram, N-P graf, histogram, empirická distribuční funkce,charakteristiky polohy a variability, momenty, mnohorozměrné datové soubory, grafické znázornění, popis závislostí, shluková analýza. Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky. Pořadové testy o jedné populaci. Testy hypotéz o srovnání dvou populací: dvouvýběrový t-test, F-test, Wilcoxonův a znaménkový test. Porovnání binomických populací. Spárované výběry. Testy hypotéz o shodnosti několika populací: model jednoduchého třídění, F-test, Kruskalův - Wallisův test, test homogenity několika binomických populací. Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, chí-kvadrát test, ověřování vybraných typů rozdělení,normalizující transformace. Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient, analýza kontingenčních tabulek. Regresní analýza: klasický model lineární regrese, metoda nejmenších čtverců, testy o regresních parametrech

Literatura

povinná literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Tomáš LERCH a Štěpán MIKOLÁŠ. Základní statistické metody. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2005, 170 s. ISBN 978-80-210-3886-8. info
• BUDÍKOVÁ, Marie, Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. vydání první. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010, 272 s. edice Expert. ISBN 978-80-247-3243-5. URL info

doporučená literatura
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Výukové metody

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software.

Metody hodnocení

Na konci semestru studenti řeší písemný test. Zkouška je písemná, je doplněna konkrétním zpracováním dat u počítače.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Základní statistické metody

Rozsah

2/2/0. 4 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)
Mgr. Petr Okrajek (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Ivanka Horová, CSc.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Pá 12:00–13:50 M1,01017

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

M6130/01: Čt 8:00–8:50 M4,01024, Čt 9:00–9:50 MP1,01014, M. Budíková
M6130/02: Čt 10:00–10:50 M4,01024, Čt 11:00–11:50 MP1,01014, M. Budíková
M6130/03: Pá 8:00–8:50 M3,01023, Pá 9:00–9:50 MP1,01014, M. Budíková
M6130/04: Čt 9:00–9:50 M4,01024, Čt 10:00–10:50 MP1,01014, P. Okrajek

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika 1 || M3121 Pravděpodobnost a statistika I
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Učitelství matematiky pro střední školy (program PřF, M-MA)

Cíle předmětu

Disciplína obsahuje exploratorní analýzu dat, úvod do indexní analýzy a analýzy časových řad, neparametrickou statistiku, zabývá se testy hypotéz o srovnání dvou populací, a o shodnosti několika populací, dále pak testy dobré shody a testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích. Student po absolvování kurzu s pomocí statistického software zvládne základní techniky statistické analýzy dat a porozumí podstatě vybraných statistických metod.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: histogram, empirická distribuční funkce, charakteristiky polohy a variability, momenty, popis časových řad, indexy, mnohorozměrné datové soubory, grafické znázornění a popis závislostí. Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky. Pořadové testy o jedné populaci. Testy hypotéz o srovnání dvou populací: dvouvýběrový t-test, F-test, Wilcoxonův a znaménkový test. Porovnání binomických populací. Spárované výběry. Testy hypotéz o shodnosti několika populací: model jednoduchého třídění, F-test, Kruskalův - Wallisův test, test homogenity několika binomických populací. Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, chí-kvadrát test, ověřování vybraných typů rozdělení,normalizující transformace. Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient, analýza kontingenčních tabulek.

Literatura

• MICHÁLEK, Jaroslav. Biometrika. 1. vyd. Praha: Státní pedagogické nakladatelství, 1982, 404 s. info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Výukové metody

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software.

Metody hodnocení

Na konci semestru studenti odevzdávají písemný úkol. Zkouška je písemná, je doplněna konkrétním zpracováním dat u počítače.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

M6130 Základní statistické metody

Rozsah

2/2/0. 4 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

RNDr. Marie Budíková, Dr.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Pá 12:00–13:50 M1,01017

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

M6130/01: Pá 8:00–9:50 M4,01024, Pá 8:00–9:50 MP2,01014a, Pá 8:00–9:50 MP1,01014, M. Budíková
M6130/02: Út 10:00–11:50 M2,01021, Út 10:00–11:50 MP1,01014, Út 10:00–11:50 MP2,01014a, M. Budíková
M6130/03: Út 8:00–9:50 MP1,01014, Út 8:00–9:50 MP2,01014a, Út 8:00–9:50 M2,01021, M. Budíková

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika 1 || M3121 Pravděpodobnost a statistika I
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Učitelství matematiky pro střední školy (program PřF, M-MA)

Cíle předmětu

Disciplína obsahuje exploratorní analýzu dat, úvod do indexní analýzy a analýzy časových řad, neparametrickou statistiku, zabývá se testy hypotéz o srovnání dvou populací, a o shodnosti několika populací, dále pak testy dobré shody a testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích. Student po absolvování kurzu s pomocí statistického software zvládne základní techniky statistické analýzy dat a porozumí podstatě vybraných statistických metod.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: histogram, empirická distribuční funkce, charakteristiky polohy a variability, momenty, popis časových řad, indexy, mnohorozměrné datové soubory, grafické znázornění a popis závislostí. Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky. Pořadové testy o jedné populaci. Testy hypotéz o srovnání dvou populací: dvouvýběrový t-test, F-test, Wilcoxonův a znaménkový test. Porovnání binomických populací. Spárované výběry. Testy hypotéz o shodnosti několika populací: model jednoduchého třídění, F-test, Kruskalův - Wallisův test, test homogenity několika binomických populací. Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, chí-kvadrát test, ověřování vybraných typů rozdělení,normalizující transformace. Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient, analýza kontingenčních tabulek.

Literatura

• MICHÁLEK, Jaroslav. Biometrika. 1. vyd. Praha: Státní pedagogické nakladatelství, 1982, 404 s. info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Metody hodnocení

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software. Zkouška je písemná, je doplněna konkrétním zpracováním dat u počítače.

Informace učitele

http://www.math.muni.cz/~budikova

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

M6130 Základní statistické metody

Rozsah

2/2/0. 4 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)
Mgr. Pavla Krajíčková, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Tomáš Lerch (cvičící)

Garance

RNDr. Marie Budíková, Dr.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Pá 12:00–13:50 N21

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

M6130/01: Pá 14:00–14:50 N41, Pá 15:00–15:50 M3,04005 - dříve Janáčkovo nám. 2a, T. Lerch
M6130/02: Čt 16:00–16:50 N41, Čt 17:00–17:50 M3,04005 - dříve Janáčkovo nám. 2a, P. Krajíčková

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika 1 || M3121 Pravděpodobnost a statistika I
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Učitelství matematiky pro střední školy (program PřF, M-MA)

Cíle předmětu

Disciplína obsahuje exploratorní analýzu dat, neparametrickou statistiku, zabývá se testy hypotéz o srovnání dvou populací, a o shodnosti několika populací, dále pak testy dobré shody a testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: histogram, empirická distribuční funkce, charakteristiky polohy a variability, momenty, popis časových řad, indexy, mnohorozměrné datové soubory, grafické znázornění a popis závislostí. Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky. Pořadové testy o jedné populaci. Testy hypotéz o srovnání dvou populací: dvouvýběrový t-test, F-test, Wilcoxonův,Van der Waerdenův a mediánový test. Porovnání binomických populací. Spárované výběry. Testy hypotéz o shodnosti několika populací: model jednoduchého třídění, F-test, Kruskalův - Wallisův test, test homogenity několika binomických populací. Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, chí-kvadrát test, ověřování vybraných typů rozdělení,normalizující transformace. Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient.

Literatura

• MICHÁLEK, Jaroslav. Biometrika. 1. vyd. Praha: Státní pedagogické nakladatelství, 1982, 404 s. info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Metody hodnocení

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software. Zkouška je písemná, je doplněna konkrétním zpracováním dat u počítače.

Informace učitele

http://www.math.muni.cz/~budikova

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.

M6130 Základní statistické metody

Rozsah

2/2/0. 4 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)
Mgr. Tomáš Lerch (cvičící)

Garance

RNDr. Marie Budíková, Dr.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: RNDr. Marie Budíková, Dr.

Rozvrh

Út 11:00–12:50 N21

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

M6130/01: Čt 12:00–12:50 N41, Čt 13:00–13:50 M3,04005 - dříve Janáčkovo nám. 2a, M. Budíková
M6130/02: Po 12:00–12:50 N21, Po 13:00–13:50 M3,04005 - dříve Janáčkovo nám. 2a, M. Budíková
M6130/03: Čt 13:00–13:50 N41, Čt 14:00–14:50 M3,04005 - dříve Janáčkovo nám. 2a, T. Lerch

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a stat. || M3121 Pravděpodobnost a statistika I
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Učitelství matematiky pro střední školy (program PřF, M-MA)

Cíle předmětu

Disciplína obsahuje exploratorní analýzu dat, neparametrickou statistiku, zabývá se testy hypotéz o srovnání dvou populací, a o shodnosti několika populací, dále pak testy dobré shody a testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: histogram, empirická distribuční funkce, charakteristiky polohy a variability, momenty, popis časových řad, indexy, mnohorozměrné datové soubory, grafické znázornění a popis závislostí. Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky. Pořadové testy o jedné populaci. Testy hypotéz o srovnání dvou populací: dvouvýběrový t-test, F-test, Wilcoxonův,Van der Waerdenův a mediánový test. Porovnání binomických populací. Spárované výběry. Testy hypotéz o shodnosti několika populací: model jednoduchého třídění, F-test, Kruskalův - Wallisův test, test homogenity několika binomických populací. Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, chí-kvadrát test, ověřování vybraných typů rozdělení,normalizující transformace. Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient.

Literatura

• MICHÁLEK, Jaroslav. Biometrika. 1. vyd. Praha: Státní pedagogické nakladatelství, 1982, 404 s. info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Metody hodnocení

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software. Zkouška je písemná, je doplněna konkrétním zpracováním dat u počítače.

Informace učitele

http://www.math.muni.cz/~budikova

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

M6130 Základní statistické metody

Rozsah

2/2/0. 4 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

RNDr. Marie Budíková, Dr.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: RNDr. Marie Budíková, Dr.

Rozvrh

Čt 17:00–18:50 N41

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

M6130/01: Út 8:00–8:50 N41, Út 9:00–9:50 M3,04005 - dříve Janáčkovo nám. 2a
M6130/02: Po 12:00–12:50 N21, Po 13:00–13:50 M3,04005 - dříve Janáčkovo nám. 2a
M6130/03: Út 12:00–12:50 N21, Út 13:00–13:50 M3,04005 - dříve Janáčkovo nám. 2a

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a stat. || M3121 Pravděpodobnost
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Učitelství matematiky pro střední školy (program PřF, M-MA)

Cíle předmětu

Disciplína obsahuje exploratorní analýzu dat, neparametrickou statistiku, zabývá se testy hypotéz o srovnání dvou populací, a o shodnosti několika populací, dále pak testy dobré shody a testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: histogram, empirická distribuční funkce, charakteristiky polohy a variability, momenty, popis časových řad, indexy, mnohorozměrné datové soubory, grafické znázornění a popis závislostí. Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky. Pořadové testy o jedné populaci. Testy hypotéz o srovnání dvou populací: dvouvýběrový t-test, F-test, Wilcoxonův,Van der Waerdenův a mediánový test. Porovnání binomických populací. Spárované výběry. Testy hypotéz o shodnosti několika populací: model jednoduchého třídění, F-test, Kruskalův - Wallisův test, test homogenity několika binomických populací. Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, chí-kvadrát test, ověřování vybraných typů rozdělení,normalizující transformace. Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient.

Literatura

• MICHÁLEK, Jaroslav. Biometrika. 1. vyd. Praha: Státní pedagogické nakladatelství, 1982, 404 s. info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Metody hodnocení

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software. Zkouška je písemná, je doplněna konkrétním zpracováním dat u počítače.

Informace učitele

http://www.math.muni.cz/~budikova

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.

M6130 Základní statistické metody

Rozsah

2/2/0. 4 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející), RNDr. Štěpán Mikoláš (zástupce)
RNDr. Štěpán Mikoláš (cvičící)

Garance

RNDr. Marie Budíková, Dr.
Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: RNDr. Marie Budíková, Dr.

Rozvrh

Út 12:00–13:50 N41

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

M6130/01: Čt 16:00–16:50 N41, Čt 17:00–17:50 M3,04005 - dříve Janáčkovo nám. 2a, Pá 11:00–11:50 N41, Pá 12:00–12:50 M3,04005 - dříve Janáčkovo nám. 2a, M. Budíková, Rozvrhově doporučeno pro učitelské kombinace.
M6130/02: Rozvrh nebyl do ISu vložen. Š. Mikoláš, Rozvrhově doporučeno pro M a Me.

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a stat. || M3121 Pravděpodobnost
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Finanční a pojistná matematika (program PřF, B-AM)
• Matematika - ekonomie (program PřF, B-AM)
• Statistika a analýza dat profesní (program PřF, B-AM)
• Statistika a analýza dat (program PřF, B-AM)
• Učitelství matematiky pro střední školy (program PřF, M-MA)

Cíle předmětu

Disciplína obsahuje exploratorní analýzu dat, neparametrickou statistiku, zabývá se testy hypotéz o srovnání dvou populací, a o shodnosti několika populací, dále pak testy dobré shody a testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: histogram, empirická distribuční funkce, charakteristiky polohy a variability, momenty, popis časových řad, indexy, mnohorozměrné datové soubory, grafické znázornění a popis závislostí. Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky. Pořadové testy o jedné populaci. Testy hypotéz o srovnání dvou populací: dvouvýběrový t-test, F-test, Wilcoxonův,Van der Waerdenův a mediánový test. Porovnání binomických populací. Spárované výběry. Testy hypotéz o shodnosti několika populací: model jednoduchého třídění, F-test, Kruskalův - Wallisův test, test homogenity několika binomických populací. Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, chí-kvadrát test, ověřování vybraných typů rozdělení,normalizující transformace. Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient.

Literatura

• MICHÁLEK, Jaroslav. Biometrika. 1. vyd. Praha: Státní pedagogické nakladatelství, 1982, 404 s. info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Metody hodnocení

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software. Zkouška je písemná, je doplněna konkrétním zpracováním dat u počítače.

Informace učitele

http://www.math.muni.cz/~budikova

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.

M6130 Základní statistické metody

Rozsah

2/2/0. 4 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející), RNDr. Štěpán Mikoláš (zástupce)
RNDr. Štěpán Mikoláš (cvičící)

Garance

RNDr. Marie Budíková, Dr.
Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: RNDr. Marie Budíková, Dr.

Rozvrh seminárních/paralelních skupin

M6130/01: Rozvrh nebyl do ISu vložen. Š. Mikoláš, Rozvrhově doporučeno 4;M,1,2,5,12,72
M6130/02: Rozvrh nebyl do ISu vložen. Š. Mikoláš, Rozvrhově doporučeno 3;Mb,Me

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a stat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Učitelství matematiky pro střední školy (program PřF, M-MA)

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

M6130 Základní statistické metody

Rozsah

2/2/0. 4 kr. (příf plus uk plus > 4). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: z.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

RNDr. Marie Budíková, Dr.
Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: RNDr. Marie Budíková, Dr.

Rozvrh seminárních/paralelních skupin

M6130/01: Rozvrh nebyl do ISu vložen. M. Budíková
M6130/02: Rozvrh nebyl do ISu vložen. M. Budíková

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a stat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Učitelství matematiky pro střední školy (program PřF, M-MA)

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.

M6130 Výpočetní statistika

Předmět se v období podzim 2024 nevypisuje.

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.
Vyučováno prezenčně.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 11 mateřských oborů, zobrazit

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Výpočetní statistika

Předmět se v období podzim 2023 nevypisuje.

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.
Vyučováno prezenčně.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 11 mateřských oborů, zobrazit

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Výpočetní statistika

Předmět se v období podzim 2022 nevypisuje.

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.
Vyučováno prezenčně.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 11 mateřských oborů, zobrazit

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Výpočetní statistika

Předmět se v období podzim 2021 nevypisuje.

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.
Vyučováno prezenčně.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 11 mateřských oborů, zobrazit

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Výpočetní statistika

Předmět se v období podzim 2020 nevypisuje.

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 11 mateřských oborů, zobrazit

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Výpočetní statistika

Předmět se v období podzim 2019 nevypisuje.

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 11 mateřských oborů, zobrazit

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Základní statistické metody

Předmět se v období podzim 2008 nevypisuje.

Rozsah

2/2/0. 4 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)
Mgr. Tomáš Lerch (cvičící)

Garance

RNDr. Marie Budíková, Dr.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika 1 || M3121 Pravděpodobnost a statistika I

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Učitelství matematiky pro střední školy (program PřF, M-MA)

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

M6130 Základní statistické metody

Předmět se v období podzim 2007 nevypisuje.

Rozsah

2/2/0. 4 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Garance

RNDr. Marie Budíková, Dr.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika 1 || M3121 Pravděpodobnost a statistika I

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Učitelství matematiky pro střední školy (program PřF, M-MA)

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

M6130 Výpočetní statistika

Údaje z období jaro 2012 - akreditace se nezveřejňují

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Ivanka Horová, CSc.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a statistika || M3121 Pravděpodobnost a statistika I
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Disciplína obsahuje exploratorní analýzu dat, úvod do indexní analýzy a analýzy časových řad, neparametrickou statistiku, zabývá se testy hypotéz o srovnání dvou populací, a o shodnosti několika populací, dále pak testy dobré shody a testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích. Student po absolvování kurzu s pomocí statistického software zvládne základní techniky statistické analýzy dat a porozumí podstatě vybraných statistických metod.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: histogram, empirická distribuční funkce, charakteristiky polohy a variability, momenty, popis časových řad, indexy, mnohorozměrné datové soubory, grafické znázornění a popis závislostí. Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky. Pořadové testy o jedné populaci. Testy hypotéz o srovnání dvou populací: dvouvýběrový t-test, F-test, Wilcoxonův a znaménkový test. Porovnání binomických populací. Spárované výběry. Testy hypotéz o shodnosti několika populací: model jednoduchého třídění, F-test, Kruskalův - Wallisův test, test homogenity několika binomických populací. Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, chí-kvadrát test, ověřování vybraných typů rozdělení,normalizující transformace. Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient, analýza kontingenčních tabulek.

Literatura

• MICHÁLEK, Jaroslav. Biometrika. 1. vyd. Praha: Státní pedagogické nakladatelství, 1982, 404 s. info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Výukové metody

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software.

Metody hodnocení

Na konci semestru studenti odevzdávají písemný úkol. Zkouška je písemná, je doplněna konkrétním zpracováním dat u počítače.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Jedná se o inovovaný předmět Základní statistické metody.

M6130 Základní statistické metody

Rozsah

2/2/0. 3 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Ivanka Horová, CSc.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a stat. I || M3121 Pravděpodobnost
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Učitelství matematiky pro střední školy (program PřF, M-MA)

Cíle předmětu

Disciplína obsahuje exploratorní analýzu dat, úvod do indexní analýzy a analýzy časových řad, neparametrickou statistiku, zabývá se testy hypotéz o srovnání dvou populací, a o shodnosti několika populací, dále pak testy dobré shody a testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích. Student po absolvování kurzu s pomocí statistického software zvládne základní techniky statistické analýzy dat a porozumí podstatě vybraných statistických metod.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: histogram, empirická distribuční funkce, charakteristiky polohy a variability, momenty, popis časových řad, indexy, mnohorozměrné datové soubory, grafické znázornění a popis závislostí. Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky. Pořadové testy o jedné populaci. Testy hypotéz o srovnání dvou populací: dvouvýběrový t-test, F-test, Wilcoxonův a znaménkový test. Porovnání binomických populací. Spárované výběry. Testy hypotéz o shodnosti několika populací: model jednoduchého třídění, F-test, Kruskalův - Wallisův test, test homogenity několika binomických populací. Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, chí-kvadrát test, ověřování vybraných typů rozdělení,normalizující transformace. Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient, analýza kontingenčních tabulek.

Literatura

• MICHÁLEK, Jaroslav. Biometrika. 1. vyd. Praha: Státní pedagogické nakladatelství, 1982, 404 s. info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Výukové metody

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software.

Metody hodnocení

Na konci semestru studenti odevzdávají písemný úkol. Zkouška je písemná, je doplněna konkrétním zpracováním dat u počítače.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

M6130 Základní statistické metody

Rozsah

2/2/0. 4 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

RNDr. Marie Budíková, Dr. (přednášející)
Mgr. Tomáš Lerch (cvičící)

Garance

RNDr. Marie Budíková, Dr.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: RNDr. Marie Budíková, Dr.

Předpoklady

M7521 Pravděpodobnost a stat. I || M3121 Pravděpodobnost
M7521 nebo M3121

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Učitelství matematiky pro střední školy (program PřF, M-MA)

Cíle předmětu

Disciplína obsahuje exploratorní analýzu dat, neparametrickou statistiku, zabývá se testy hypotéz o srovnání dvou populací, a o shodnosti několika populací, dále pak testy dobré shody a testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích.

Osnova

• Exploratorní analýza dat: histogram, empirická distribuční funkce, charakteristiky polohy a variability, momenty, popis časových řad, indexy, mnohorozměrné datové soubory, grafické znázornění a popis závislostí. Neparametrická statistika: pořadí a pořádkové statistiky. Pořadové testy o jedné populaci. Testy hypotéz o srovnání dvou populací: dvouvýběrový t-test, F-test, Wilcoxonův,Van der Waerdenův a mediánový test. Porovnání binomických populací. Spárované výběry. Testy hypotéz o shodnosti několika populací: model jednoduchého třídění, F-test, Kruskalův - Wallisův test, test homogenity několika binomických populací. Testy dobré shody: Kolmogorovův - Smirnovův test, chí-kvadrát test, ověřování vybraných typů rozdělení,normalizující transformace. Testy hypotéz o nezávislosti ve vícerozměrných populacích: Pearsonův korelační koeficient a jeho testování, Spearmanův korelační koeficient.

Literatura

• MICHÁLEK, Jaroslav. Biometrika. 1. vyd. Praha: Státní pedagogické nakladatelství, 1982, 404 s. info
• ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
• ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vydání. Praha: MATFYZPRESS, 1993, 246 s. info
• CLEVELAND, William S. Visualizing data. Murray Hill: AT & T Bell Laboratories, 1993, 360 s. ISBN 0-9634884-0-6. info

Metody hodnocení

Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2h přednášky, 2h cvičení. Všechna cvičení probíhají v počítačové učebně s využitím speciálního statistického software. Zkouška je písemná, je doplněna konkrétním zpracováním dat u počítače.

Informace učitele

http://www.math.muni.cz/~budikova

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

• Statistika zápisu (nejnovější)