|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KMA / STAV
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KMA
/
STAV
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Výpočtová statistika
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
5
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
2
[HOD/TYD]
Cvičení
2
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
13 / -
|
1 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Minimum (B + C) studentů
|
1
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Periodicita |
každý rok
|
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ano
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Cílem předmětu je seznámit studenty s grafickým zpracováním a presentací statistických dat, s použitím systémů vybraných statistických SW pro statistické zpracování dat (např. Excel, Matlab, R, Mathematica nebo Statistica). Studenti budou seznámeni též se základními principy a využitím simulačních modelů.
|
Požadavky na studenta
|
Zápočet: Vypracování a obhájení zadaných úloh (podrobnější informace budou sděleny na prvním cvičení).
Zkouška: Písemný test a ústní část.
Garantem předmětu je stanoveno, že zápočet se při opakovaném zapsání neuznává (viz čl. 24, odst. 3 SZŘ ZČU).
|
Obsah
|
Přehled probírané látky
1. Přehled statistických výpočetních prostředí
2. Základní statistické zpracování dat v Excelu
3. Grafické zpracování dat v Excelu
4. Různé typy statistických rozdělení a jejich použití v Excelu
5. Rozhodování o normalitě dat
6. Bodové a intervalové odhady v Excelu
7. Testování statistických hypotéz v Excelu
8. Zpracování vícerozměrných dat v Excelu, kontingenční tabulky
9. Pokročilejší zpracování dat ve statistických SW.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
-
Základní:
Reif, J. Metody matematické statistiky. Plzeň : Západočeská univerzita, 2004. ISBN 80-7043-302-7.
-
Základní:
Wonnacot, T. H. - Wonnacot, R. J. Statistika pro obchod a praxi. Victoria Publishing, 1980.
-
Základní:
Reif, Jiří; Kobeda, Zdeněk. Úvod do pravděpodobnosti a spolehlivosti. 1. vyd. Plzeň : Západočeská univerzita, 2000. ISBN 80-7082-702-5.
-
Rozšiřující:
Sá, J. P. Marques de. Applied statistics : using SPSS, STATISTICA, and MATLAB. Berlin : Springer, 2003. ISBN 3-540-01156-0.
-
Rozšiřující:
Antoch, Jaromír; Vorlíčková, Dana. Vybrané metody statistické analýzy dat. Vyd. 1. Praha : Academia, 1992. ISBN 80-200-0204-9.
-
On-line katalogy knihoven
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Kontaktní výuka
|
52
|
Projekt individuální [40]
|
40
|
Příprava na zkoušku [10-60]
|
40
|
Celkem
|
132
|
|
Předpoklady
|
Odborné znalosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že je student před zahájením výuky schopen: |
formulovat a vysvětlit definici pravděpodobnosti (v rozsahu předmětu KMA/PSA) |
popsat a vysvětlit principy statistické inference - zejména principy bodových a intervalových odhadů a principy testování statistických hypotéz (v rozsahu předmětu KMA/PSA nebp PSB nebo PSE) |
popsat a vysvětlit základní pojmy diferenciálního a integrálního počtu (v rozsahu předmětů KMA/M1) |
Odborné dovednosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že student před zahájením výuky dokáže: |
ovládat na uživatelské úrovni program Excel |
použít statistické metody a postupy pro vyhodnocování dat (bez použití počítače) |
kriticky zhodnotit zdroje dat s důrazem na jejich spolehlivost a úplnost |
Obecné způsobilosti - před zahájením studia předmětu je student schopen: |
bc. studium: kriticky přistupuje ke zdrojům informací, informace tvořivě zpracovává a využívá při svém studiu a praxi, |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
vyjmenovat vybrané SW produkty vhodné pro statistické zpracování dat |
posoudit vhodnost jednotlivých vybraných SW pro statistické problémy |
ilustrovat použití vybraných SW na jednoduchých příkladech |
Odborné dovednosti - po absolvování předmětu prokazuje student dovednosti: |
znát statistické funkce v sw Excel (případně v dalších statisticky orientovaných softwarech) |
aplikovat teoretické poznatky z oblasti pravděpodobnosti v SW Excel (případně v dalších statisticky orientovaných softwarech) |
využívat znalosti základních statistických metod a postupů pro analýzu dat v sw Ecxel (případně v dalších statisticky orientovaných softwarech) |
aplikovat statistické principy na vybrané reálné problémy a navrhnout jejich řešení ve zvoleném SW prostředí |
Obecné způsobilosti - po absolvování předmětu je student schopen: |
bc. studium: srozumitelně a přesvědčivě sdělují odborníkům i laikům informace o povaze odborných problémů a vlastním názoru na jejich řešení, |
bc. studium: samostatně získávají další odborné znalosti, dovednosti a způsobilosti na základě především praktické zkušenosti a jejího vyhodnocení, ale také samostatným studiem teoretických poznatků oboru, |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Kombinovaná zkouška, |
Seminární práce, |
Odborné dovednosti - odborné dovednosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Kombinovaná zkouška, |
Seminární práce, |
Obecné způsobilosti - obecné způsobilosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Kombinovaná zkouška, |
Seminární práce, |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
Samostatná práce studentů, |
Přednáška s aktivizací studentů, |
Odborné dovednosti - pro dosažení odborných dovedností jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška s aktivizací studentů, |
Samostatná práce studentů, |
Obecné způsobilosti - pro dosažení obecných způsobilostí jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška s aktivizací studentů, |
Samostatná práce studentů, |
|
|
|
|