FI:MV011 Statistika I - Informace o předmětu
MV011 Statistika I
Fakulta informatikyjaro 2014
- Rozsah
- 2/2. 4 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
- Vyučující
- Mgr. Martin Řezáč, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Ondřej Černý (cvičící)
Mgr. Eva Janoušková, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Petra Ráboňová, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Michal Theuer, Ph.D. (cvičící) - Garance
- prof. RNDr. Ivanka Horová, CSc.
Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: Mgr. Martin Řezáč, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Přírodovědecká fakulta - Rozvrh
- Po 10:00–11:50 D2
- Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
MV011/01: Po 16:00–17:50 G331, O. Černý
MV011/02: Po 18:00–19:50 G331, O. Černý
MV011/03: St 16:00–17:50 G331, P. Ráboňová
MV011/04: St 18:00–19:50 G331, P. Ráboňová
MV011/05: Čt 8:00–9:50 G331, M. Theuer
MV011/06: Čt 10:00–11:50 G331, M. Theuer - Předpoklady
- Předpokládá se znalost diferenciálního a integrálního počtu jedné a více proměnných a znalost lineární algebry.
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
- Mateřské obory/plány
- předmět má 36 mateřských oborů, zobrazit
- Cíle předmětu
- Úvodní kurz seznamuje studenty s popisnou statistkou, s teorií pravděpodobnosti, náhodnými veličinami a jejich rozložením pravděpodobností, s testováním hypotéz. Po absolvování kurzu student: zvládne pomocí statistického software (Excel, SAS,...) základní statistické zpracování datového souboru ve formě tabulek, grafů a číselných charakteristik; porozumí základním pravděpodobnostním pojmům; umí řešit pravděpodobnostní úlohy, které vycházejí z vyložené teorie (v některých případech s využitím statistického software); umí pomocí statistického software generovat realizace vybraných typů náhodných veličin, ovládá základy statistického testování hypotéz, včetně provedení testů v statistickém software a interpretace výsledků testování.
- Osnova
- Tabulkové a grafické zpracování datových souborů
- Funkcionální a číselné charakteristiky znaků.
- Popisná statistika v Excelu a SASu.
- Regresní analýza v Excelu a SASu.
- Úvod do teorie pravděpodobnosti.
- Náhodné veličiny, náhodné vektory a jejich distribuční funkce.
- Diskrétní a spojité náhodné veličiny, jejich funkcionální charakteristiky a příklady různých typů rozložení. Simultánní a marginální rozložení.
- Stochasticky nezávislé náhodné veličiny, posloupnost nezávislých opakovaných pokusů, generátory realizací některých typů náhodných veličin.
- Kvantil, střední hodnota, rozptyl, kovariance, koeficient korelace s odpovídajícími vlastnostmi a výpočetními pravidly.
- Zákon velkých čísel a centrální limitní věta.
- Úvod do testování hypotéz. Testování v Excelu A SASu.
- 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
- BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Pavel OSECKÝ. Popisná statistika. 3., doplněné vyd. Brno: Masarykova univerzita, 1998, 52 s. ISBN 80-210-1831-3. info
- BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Pavel OSECKÝ. Teorie pravděpodobnosti a matematická statistika. Sbírka příkladů. 3. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2004, 127 s. ISBN 80-210-3313-4. info
- OSECKÝ, Pavel. Statistické vzorce a věty. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 1998, [29] list. ISBN 8021017589. info
- ANDĚL, Jiří. Statistické metody. 1. vyd. Praha: Matfyzpress, 1993, 246 s. info
- Výukové metody
- Přednášky, cvičení
- Metody hodnocení
- Výuka probíhá každý týden v rozsahu 2 hodiny přednášek, 2 hodiny cvičení. Nutnou podmínkou absolvování předmětu je vypracování seminárního úkolu. V průběhu semestru bude písemná kontrolní prověrka. Zkouška je písemná, obsahuje část testovou a část s příklady.
- Navazující předměty
- Další komentáře
- Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
- Statistika zápisu (jaro 2014, nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/fi/jaro2014/MV011