Otázky ke státní závěrečné zkoušce magisterského studia Informační management

Kvantitativní metody

Akademický rok 2013/14

1. Náhoda, její zákonitosti a význam pro rozhodování. Náhodný jev, klasická pravděpodobnost, podmíněná pravděpodobnost, základní pravidla pro počítání s pravděpodobnostmi, Bayesův vzorec a možnosti využití.

2. Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti. Popis náhodných veličin. Vybrané modely diskrétních a spojitých rozdělení (alternativní, binomické, rovnoměrné, normální, Poissonovo, exponenciální). Parametry a využití.

3. Náhodný výběr a výběrové charakteristiky. Základní pojmy (populace, reprezentativní výběr, parametr, výběrové charakteristiky). Metody výběru. Bodové odhady a požadované vlastnosti, konstrukce intervalu spolehlivosti pro podíl a průměr.

4. Základní pojmy a postupy testování hypotéz. Hypotézy, chyba I. a II. druhu. Jednovýběrové a dvouvýběrové testy hypotéz o střední hodnotě a relativní četnosti.

5. Význam metod plánování experimentů, jednofaktorová analýza rozptylu. Hypotézy ANOVA, popis rozkladu rozptylů a využití, předpoklady testu, problematika následných testy, příklady využití.

6. Závislosti a vzájemné vztahy kvantitativních proměnných. Asociace, závislost, kauzální závislost. Koeficient korelace Pearsona a pořadový koeficient korelace. Popis a předpoklady použití, vlastnosti, hypotéza, interpretace.

7. Jednosměrné vztahy dvou a více proměnných. Regresní model přímkový a vícerozměrný. Popis problematiky, princip odhadu parametrů regresního modelu, kvalita modelu, hypotézy v regresi, využití modelu pro predikci, možné problémy.

8. Analýza dat v časové řadě, okamžikové a intervalové proměnné. Jednorozměrný model časové řady, složky a jejich odhad, popis kvality modelu, užití modelu.

9. Kvalitativní a kategorizované znaky. Kombinační tabulka, testy v kontingenční tabulce, předpoklady jejich použití.

10. Lineární programování a operační výzkum. Formulace ekonomického a matematického modelu úlohy lineárního programování (LP). Základní pojmy a řešení úloh LP, simplexová metoda, distribuční úlohy.

11. Aplikace grafů v ekonomickém modelování. Základní pojmy teorie grafů, optimalizační úlohy na grafech, nejkratší cesta v grafu, optimální spojení míst, optimální toky v síti. Metody řízení projektů - CPM a PERT.

12. Stochastické a deterministické modely. Stochastický proces. Vybrané modely (modely řízení zásob, modely hromadné obsluhy).

13. Popis dynamického děje pomocí Markovského řetězce. Charakteristiky řetězce, předpoklady. Regulární a absorpční řetězec, limitní vlastnosti. Příklady (popis modelu obnovy nebo jiný příklad).

14. Model dekrementního řádu. Průřezová populační úmrtnostní tabulka, popis vstupních a výstupních charakteristik, jejich vysvětlení, příklady využití.

15. Modelování a simulace, kroky simulační úlohy, vstupní a výstupní veličiny. Náhodná čísla, kongruenční generátory. Transformace náhodných čísel na hodnoty spojitých a diskrétních náhodných veličin z jiných rozdělení. Testování kvality generátorů (statistické vlastnosti).

Literatura:

Hebák P., Kahounová J.: Počet pravděpodobnosti v příkladech. Informatorium, Praha 2005.

Hebák P., Skalská H.: Pravděpodobnost a statistika. Příklady a otázky. Gaudeamus, 2011.

Hindls R., Hronová S., Seger J.: Statistika pro ekonomy. Professional Publishing, Praha 2006 (nebo jiné novější vydání).

Jablonský J.: Modely operačního výzkumu. Gaudeamus, 2002

Jablonský J.: Operační výzkum. Kvantitativní modely pro ekonomické rozhodování, Professional Publishing, Praha 2007

Skalská H.: Stochastické modelování. Gaudeamus, Hradec Králové, 2006

Skalská H.: Aplikovaná statistika. Gaudeamus, UHK 2013