|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KEM / STA
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KEM
/
STA
|
Akademický rok
|
2024/2025
|
Akademický rok
|
2024/2025
|
Název
|
Statistika
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
6
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
|
Ano v případě předchozího hodnocení 4 nebo nic.
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ano v případě předchozího hodnocení 4 nebo nic.
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
394 / -
|
1 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Minimum (B + C) studentů
|
15
|
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 |
Ano
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ano
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
KSO/STA
|
Vyloučené předměty
|
KEM/ASTA
|
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):
|
Seznámit studenty se způsoby zpracování a prezentace statistických dat, uvést je do teorie pravděpodobnosti a základních metod matematické statistiky používaných v ekonomických úlohách, seznámit je s nejčastěji používanými nástroji statistické analýzy v praxi.
|
Požadavky na studenta
|
Požadavky k zápočtu:
- Stát se účastníkem kurzu KEM/STA otevřeného v LMS Moodle (http://moodle.zcu.cz) Statistika - Cvičení (Statistika - Cvičení - kombinované studium).
- Splnění všech testu nejpozději v zadaných termínech.
- Účast na 1. zápočtovém testu a na závěrečném zápočtovém testu.
- Celkové hodnocení ze všech aktivit minimálně 85 % včetně
Studenti mají na každý ze zápočtových testů (1. a závěrečný) nejvýše dva pokusy (jeden řádný a jeden opravný termín).
Požadavky pro zkoušku:
Zkouška se skládá z písemné a ústní části a lze ji složit až po udělení zápočtu. Podmínkou pro absolvování ústní části zkoušky je zisk 50% a více z bodů v písemné části.
|
Obsah
|
Úvod do statistiky
Popisná statistika.
Pravděpodobnost.
Náhodná veličina.
Vybraná rozdělení náhodných veličin.
Vícerozměrná náhodná veličina (náhodné vektory).
Limitní věty.
Náhodný výběr a bodový odhad.
Intervalové odhady.
Indexy
Používaný SW: Excel, Statistica, Mathematica.
Doplňkové informace pro studenty kombinované formy studia jsou uvedeny v Courseware.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
e-learning (Moodle)
|
Garanti a vyučující
|
-
Garanti:
Doc. RNDr. Mikuláš Gangur, Ph.D. (100%),
-
Přednášející:
Doc. RNDr. Mikuláš Gangur, Ph.D. (100%),
Ing. Olga Martinčíková Sojková (100%),
Ing. Kateřina Mičudová, Ph.D. (100%),
-
Cvičící:
Ing. Jan Brčák (100%),
Doc. RNDr. Mikuláš Gangur, Ph.D. (100%),
Ing. Olga Martinčíková Sojková (100%),
Ing. Pavla Říhová, Ph.D. (100%),
Ing. Vendula Tesařová, Ph.D. (100%),
|
Literatura
|
-
Základní:
Kateřina Mičudová, Mikuláš Gangur, Milan Svoboda, Pavla Říhová. Základy statistiky a pravděpodobnosti. Západočeská univerzita v Plzni, 2016. ISBN 978-80-261-0660-9.
-
Rozšiřující:
Hendl, Jan. Přehled statistických metod : analýza a metaanalýza dat. 3., přeprac. vyd. Praha : Portál, 2009. ISBN 978-80-7367-482-3.
-
Rozšiřující:
Jarošová, Eva; Pecáková, Iva. Příklady k předmětu Statistika B. 2. vyd. Praha : Oeconomica, 2005. ISBN 80-245-0680-7.
-
Rozšiřující:
ARLTOVÁ, M. Sbírka příkladů ze statistiky : (Statistika A). Praha : Vysoká škola ekonomická, 1999. ISBN 80-7079-727-4.
-
Rozšiřující:
Hindls, Richard. Statistika pro ekonomy. Praha : Professional Publishing, 2006. ISBN 80-86946-16-9.
-
Rozšiřující:
Marek, Luboš. Statistika pro ekonomy : aplikace. 2. vyd. Praha : Professional Publishing, 2007. ISBN 978-80-86946-40-5.
-
Doporučená:
Allan G. Bluman. Elementary Statistics: A Step By Step Approach. McGraw-Hill, 2017. ISBN 978-1-259-75533.
-
Doporučená:
Hossein Pishro-Nik. Introduction to Probability, Statistics, and Random Processes. Kappa Research, 2014. ISBN 978-0-9906372-0.
-
Doporučená:
Cyhelský, Lubomír; Hustopecký, Jiří; Závodský, Prokop. Příklady k základům statistiky. 1. vyd. Praha : SNTL, 1988.
-
On-line katalogy knihoven
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Příprava na souhrnný test [6-30]
|
24
|
E-learning [dáno e-learningovým kurzem]
|
50
|
Příprava na zkoušku [10-60]
|
30
|
Kontaktní výuka
|
52
|
Celkem
|
156
|
|
Předpoklady
|
Odborné znalosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že je student před zahájením výuky schopen: |
objasnit pojmy z teorie funkce jedné proměnné. |
objasnit princip derivace, neurčitého a určitého integrálu. |
objasnit princip výpočtu variací, permutací a kombinací. |
Odborné dovednosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že student před zahájením výuky dokáže: |
upravit algebraický výraz. |
řešit kombinatorické úlohy, použít vhodně variace, permutace, kombinace |
derivovat a integrovat funkci. |
ovládat základy ovládání MS Excel. |
sestavit a vytvořit funkci v MS Excel. |
Obecné způsobilosti - před zahájením studia předmětu je student schopen: |
bc. studium: své učení a pracovní činnost si sám plánuje a organizuje, |
bc. studium: rozpozná problém, objasní jeho podstatu, rozčlení ho na části, |
bc. studium: uplatňuje při řešení problémů vhodné metody a dříve získané vědomosti a dovednosti, kromě analytického a kritického myšlení využívá i myšlení tvořivé s použitím představivosti a intuice, |
bc. studium: efektivně využívá moderní informační technologie, |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
objasnit základy pravděpodobnost, Bayesovu pravděpodobnost. |
vysvětlit základních pojmy statistiky, způsoby sběru dat. |
užívat popisné charakteristiky základního a výběrového souboru. |
vysvětlit základní pojmy náhodné veličiny. |
popsat vybraná rozdělení náhodné veličiny a normální rozdělení. |
aplikovat zákon velkých čísel a centrální limitní větu. |
vypočítat bodový a intervalový odhad paramaterů základního souboru. |
Odborné dovednosti - po absolvování předmětu prokazuje student dovednosti: |
vybrat vhodný způsob a vytvořit výběrový soubor |
vypočítat charakteristiky statistického souboru. |
určit pravděpodobnost jednoduchých a složených jevů |
charakterizovat náhodnou veličinu pomocí rozdělení a spočítat charakteristiky polohy a variability náhodné veličiny |
zvolit vhodné rozdělení náhodné veličiny a použít jej pro řešení praktických problémů |
pracovat s normálním a normovaným rozdělením, kvantily a tabulkami hodnot distribuční funkce. |
aplikovat důsledky centrální limitní věty na řešení vybraných problémů |
odhadnout parametry základního souboru pomocí bodového odhadu, sestrojit intervalový odhad těchto parametrů |
Obecné způsobilosti - po absolvování předmětu je student schopen: |
bc. studium: samostatně a odpovědně se na základě rámcového zadání rozhodují v souvislostech jen částečně známých, |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Kombinovaná zkouška, |
Odborné dovednosti - odborné dovednosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
Test, |
Praktická zkouška, |
Obecné způsobilosti - obecné způsobilosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Praktická zkouška, |
Test, |
Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška založená na výkladu, |
Cvičení (praktické činnosti), |
Přednáška s aktivizací studentů, |
E-learning, |
Samostudium, |
Odborné dovednosti - pro dosažení odborných dovedností jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška s demonstrací, |
Cvičení (praktické činnosti), |
E-learning, |
Obecné způsobilosti - pro dosažení obecných způsobilostí jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška s aktivizací studentů, |
E-learning, |
Samostatná práce studentů, |
|
|
|
|