Předmět: Aplikovaná statistika

Cíl předmětu:

Praktické zvládnutí vybraných metod statistické analýzy jednorozměrných i vícerozměrných dat. Řešení problémů a úloh z oblasti ekonomické, manažerské, marketingového výzkumu apod. Integrace teoretických poznatků, praktického použití programových prostředků (NCSS, SPSS Student version, Excel a další software) s vysvětlením a porozuměním výsledkům statistické analýzy dat.

Předpokládané znalosti (absolvování základního kurzu statistiky) minimálního rozsahu:

1. Úvod do popisné statistiky jedné proměnné: třídění dat, grafické zobrazení (histogram, polygon četností, kruhový graf, krabicový a stromkový graf), míry polohy a variability, kvantily.
2. Úvod do počtu pravděpodobnosti: náhodný jev a definice pravděpodobnosti, pravidla pro počítání s pravděpodobnostmi, Bayesův vzorec, sdružená a podmíněná pravděpodobnost, náhodná veličina, modely rozdělení pravděpodobností: alternativní, binomické, Poissonovo, hypergeometrické, normální, t, F, chí-kvadrát.
3. Charakteristiky náhodných veličin.
4. Zákon velkých čísel, Bernoulliova věta, Čebyševova věta, věta Moivre-Laplaceova, věta Lindenberg-Lévyho.
5. Náhodný výběr a výběrové charakteristiky. Bodový a intervalový odhad průměru a relativní četnosti základního souboru.
6. Principy testování statistických hypotéz, jednovýběrové testy.

Obsah předmětu:

1. Testování statistických hypotéz, vymezení úlohy, chyby, postup.
2. Jednovýběrový parametrický test hypotézy o průměru a relativní četnosti. Test hypotézy o shodě dvou rozptylů, hypotézy o průměrech dvou závislých i nezávislých výběrů.
3. Analýza rozptylu pro jeden faktor.
4. Kategorizovaná proměnná, míry asociace kategorizovaných proměnných. Vybrané neparametrické testy: chí-kvadrát test dobré shody, chí-kvadrát test nezávislosti v kontingenční tabulce.
5. Charakteristiky pro dvě náhodné proměnné: sdružená distribuční funkce, kovariance a koeficient korelace. Regresní analýza dvou proměnných: určování parametrů regresní funkce, lineární regresní model, metoda nejmenších čtverců. Parabolická a hyperbolická regrese.
6. Kvalita regresní funkce a intenzita závislosti. Předpoklady modelu, bodové a intervalové odhady parametrů modelu, testy v regresi.
7. Vícenásobná regrese a korelace. Vícenásobná lineární závislost. Multikolinearita. Intervaly spolehlivosti pro parametry regresní funkce a regresní odhady. Testy hypotéz o parametrech regresní funkce.
8. Časové řady: druhy, srovnatelnost údajů v časové řadě. Modelování časových řad. Analýza trendové složky, lineární trend, nelineární typ trendu. Volba vhodného modelu trendu, analýza diferencí a analýza růstových charakteristik.
9. Prosté a centrované klouzavé průměry. Identifikace sezónní složky a její popis. Model konstantní sezónnosti s lineárním trendem. Empirické sezónní indexy. Sezónní očišťování.
10. Adaptivní přístupy k modelování časových řad. Jednoduché exponenciální vyrovnání. Konstrukce předpovědí časových řad.
11. Korelace časových řad. Zdánlivá korelace. Koeficient autokorelace, korelogram.
12. Přehled úloh řešených pomocí vícerozměrných statistických metod
13. Klasifikace a predikce. Diskriminační analýza. Shluková analýza.

Způsob ukončení předmětu:

Řešení úloh k zápočtu

Zkouška: část písemná (test + příklady) a ústní.

Základní literatura:

Hindls R., Hronová S., Seger J.: Statistika pro ekonomy. Professional Publishing, Praha, 2002

Hebák P.: Vícerozměrné metody. Informatorium, Praha, 2004

Skalská H.: elektronické texty v adresáři UKAZKY\SKALSKA\APSTA

Doplňující literatura:

Hebák P., Kahounová J.: Počet pravděpodobnosti v příkladech. Informatorium, Praha, 1994

Hindls R., Kaňoková J., Novák I.: Metody statistické analýzy pro ekonomy. Management Press, Praha 1997

Aczel A.D.: Complete Business Statistics. IRWIN, Homewood 1989

McClave J.T. et al: Statistics for Business and Economics, Prentice Hall, 1998

Johnson R.A., Wichern D.W.: Applied Multivariate Statistical Analysis. Prentice Hall, 1998

Tryfos P.: Methods for Business Analysis and Forecasting: Text and Cases. J.Wiley&Sons, 1998

Návody na obsluhu softwaru:

Elektronické texty NCSS_nav.pdf: \ukazky\skalska\apsta

SPSS 7.5 for Windows, Brief Guide (Student Version), Prentice Hall, Inc, 1997

Popisy k programům See5 a Cubist – soubory v ukázkách