BPM_STA1 Statistika 1

Ekonomicko-správní fakulta
podzim 2010
Rozsah
2/2/0. 5 kr. Ukončení: kz.
Vyučující
doc. Mgr. Maria Králová, Ph.D. (přednášející)
Mgr. David Hampel, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Pavla Krajíčková, Ph.D. (cvičící)
doc. Mgr. Maria Králová, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Tomáš Lerch (cvičící)
Ing. Mgr. Markéta Matulová, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Václav Studený, Ph.D. (cvičící)
Garance
RNDr. Luboš Bauer, CSc.
Katedra aplikované matematiky a informatiky - Ekonomicko-správní fakulta
Kontaktní osoba: Lenka Hráčková
Rozvrh
Po 9:20–11:00 P101
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
BPM_STA1/01: St 16:20–17:55 P312, T. Lerch
BPM_STA1/02: Út 12:00–13:35 S311, M. Králová
BPM_STA1/03: Po 12:50–14:30 S314, M. Králová
BPM_STA1/04: St 16:20–17:55 S305, M. Matulová
BPM_STA1/05: Po 11:05–12:45 P103, M. Králová
BPM_STA1/06: Út 13:45–15:20 S307, M. Králová
BPM_STA1/07: St 14:35–16:15 P304, T. Lerch
BPM_STA1/08: Čt 14:35–16:15 P106, M. Matulová
BPM_STA1/09: Čt 11:05–12:45 P201, M. Králová
BPM_STA1/10: Čt 12:50–14:30 P106, M. Matulová
BPM_STA1/11: St 18:00–19:35 P312, T. Lerch
BPM_STA1/12: Čt 7:40–9:15 P103
BPM_STA1/13: Čt 12:50–14:30 P104, M. Králová
BPM_STA1/14: Rozvrh nebyl do ISu vložen. V. Studený
BPM_STA1/15: St 12:50–14:30 P102, V. Studený
BPM_STA1/16: Rozvrh nebyl do ISu vložen. P. Krajíčková
BPM_STA1/17: Po 16:20–17:55 P104, P. Krajíčková
Předpoklady
( PMMAT2 Matematika II || PMZMII Základy matematiky II || BPM_MATE Matematika ) && (! PMSTAI Statistika I )
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 15 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Na konci tohoto kurzu bude student schopen:
-porozumět a vysvětlit základní pojmy počtu pravděpodobnosti a základní pojmy popisné statistiky;
-užít pojmy počtu pravděpodobnosti a popisné statistiky k popisu ekonomických jevů a dat;
-používat vybudovaný pojmový aparát v navazujícím studiu matematické statistiky
Osnova
  • 1.Četnost a pravděpodobnost, vlastnosti pravděpodobnosti, řešení vybraných pravděpodobnostních úloh.
  • 2.Nezávislost náhodných jevů, vlastnosti nezávislých jevů, nezávislost po dvou a skupinová nezávislost.
  • 3. Podmíněná pravděpodobnost, vzorec pro součin podmíněných pravděpodobností.
  • 4. Vzorec pro celkovou pravděpodobnost, Bayesova věta, příklady.
  • 5. Popisná statistika, nominální, ordinální, intervalové a poměrové znaky, jejich tabulkové a grafické znázornění. Příklady ekonomických dat.
  • 6. Funkcionální a číselné charakteristiky popisné statistiky pro jednorozměrné a dvourozměrné znaky, výpočet charakteristik ekonomických ukazatelů.
  • 7. Náhodné veličiny, distribuční funkce a její vlastnosti, diskrétní a spojité náhodné veličiny, transformace náhodné veličiny.
  • 8. Pravděpodobnostní funkce diskrétní náhodné veličiny a její vlastnosti, hustota pravděpodobnosti spojité náhodné veličiny a její vlastnosti; náhodný vektor a jeho funkcionální charakteristiky
  • 9. Simultánní a marginální náhodné vektory, nezávislost náhodných veličin, posloupnost Bernoulliovských pokusů.
  • 10. Příklady diskrétních a spojitých rozdělení pravděpodobností a jejich využití v ekonomické oblasti.
  • 11. Číselé charakteristiky rozdělení pravděpodobností: střední hodnota, rozptyl, kvantily, jejich vlastnosti a použití v ekonomii.
  • 12. Číselé charakteristiky simultánních rozdělení pravděpodobností: kovariance, korelační koeficient, jejich vlastnosti a použití v ekonomii.
  • 13. Charakteristiky náhodných vektorů, věty o nerovnostech (Markovova nerovnost, Čebyševova nerovnost).
Literatura
  • OSECKÝ, Pavel. Statistické vzorce a věty. Druhé rozšířené. Brno (Czech Republic): Masarykova univerzita, Ekonomicko-správní fakulta, 1999. 53 s. ISBN 80-210-2057-1. info
  • HINDLS, Richard, Stanislava HRONOVÁ a Jan SEGER. Statistika pro ekonomy. 4. vyd. Praha: Professional publishing, 2003. 415 s. ISBN 8086419525. info
  • HANOUSEK, Jan a Pavel CHARAMZA. Moderní metody zpracování dat :matematická statistika pro každého. 1. vyd. Praha: Grada, 1992. 210 s. ISBN 80-85623-31-5. info
  • BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Pavel OSECKÝ. Teorie pravděpodobnosti a matematická statistika.Sbírka příkladů. 2.dotisk 2.přeprac.vyd. Brno: Masarykova univerzita Brno, 2002. 127 s. ISBN 80-210-1832-1. info
  • BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Pavel OSECKÝ. Popisná statistika. 4. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2007. 52 s. ISBN 978-80-210-4246-9. info
Výukové metody
teoretická příprava formou přednášek; praktická cvičení
Metody hodnocení
Přednáška se cvičením. Klasifikovaný zápočet. 1.podmínkou úspěšného absolvování předmětu je splnění podmínky aktivní účasti na cvičeních,která zní: Počet neúčastí na cvičení plus počet cvičení, kdy byla zjištěna hrubá neznalost probírané látky nepřevýší 3.
2. podmínkou je úspěšné absolvování průběžného testu. Je nutné dosáhnout alespoň 15 bodů ze 30 bodů. Průběžný test lze jedenkrát opakovat. V případě, že student tuto podmínku ani opakovaně nesplní, bude výsledkem klasifikace známka F.
3. podmínkou je úspěšného absolvování závěrečného testu. Je nutné dosáhnout alespoň 35 bodů ze 70 bodů. Závěrečný test lze jedenkrát opakovat. V případě, že student tuto podmínku ani opakovaně nesplní, bude výsledkem klasifikace známka F.
Výslední známka je při splnění předchozích podmínek určena bodovým součtem obou testů. Klasifikační stupnice pro udělení klasifikovaného zápočtu:
A (90,100); B (80,89); C (70,79); D (60,69); E (50,59); F (0,49)
Navazující předměty
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Nezapisují si studenti, kteří absolvovali předmět PMSTAI.
Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2009, podzim 2011, podzim 2012, podzim 2013, podzim 2014, podzim 2015, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, podzim 2019, podzim 2020, podzim 2021.