OPF:MME116 Quantitative methods B - Course Information
MME116 Quantitative methods B
School of Business Administration in KarvinaSummer 2007
- Extent and Intensity
- 2/1/0. 4 credit(s). Type of Completion: zk (examination).
- Teacher(s)
- prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc. (lecturer)
Mgr. Šárka Čemerková, Ph.D. (seminar tutor)
Mgr. Radmila Krkošková, Ph.D. (seminar tutor)
Ing. Radomír Perzina, Ph.D. (seminar tutor)
Ing. Filip Tošenovský, Ph.D. (seminar tutor) - Guaranteed by
- prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.
Department of Informatics and Mathematics – School of Business Administration in Karvina - Course Enrolment Limitations
- The course is also offered to the students of the fields other than those the course is directly associated with.
- fields of study / plans the course is directly associated with
- Banking (programme OPF, B_HOSPOL)
- Economy of Tourism (programme OPF, B_EKOMAN)
- Business Economics in Trade and Services (programme OPF, B_EKOMAN)
- European Union (programme OPF, B_HOSPOL)
- Finance (programme OPF, B_HOSPOL)
- Financial and Customs Administration (programme OPF, B_HOSPOL)
- Corporate Finance (programme OPF, B_EKOMAN)
- Hotel Industry (programme OPF, B6503GAHOT)
- Managerial Informatics (programme OPF, B_SYSINF)
- Marketing and Management (programme OPF, B_EKOMAN)
- Financial and Postal Services (programme OPF, B_HOSPOL)
- Social Management (programme OPF, B_HOSPOL)
- Public Economy and Administration (programme OPF, B_HOSPOL)
- Course objectives (in Czech)
- Poskytnout výklad základních pojmů a poznatků matematické a ekonomické statistiky, zvládnout základní statistické metody. Látku prezentovat s ohledem na aplikace v hospodářské oblasti. Navázat na znalosti základních předmětů Kvantitativní metody A a Informatiky, získat příslušné manuální výpočetní dovednosti a také schopnost řešení statistických úloh pomocí Excelu na počítači PC.
- Syllabus (in Czech)
- Struktura výkladu:
1. Statistika a její význam
2. Popisná statistika - kvalitativní znaky
3. Popisná statistika - kvantitativní znaky
4. Pravděpodobnost
5. Náhodná veličina
6. Diskrétní pravděpodobnostní modely
7. Spojité pravděpodobnostní modely
8. Bodové a intervalové odhady
9. Testování statistických hypotéz - parametrické testy
10. Testování statistických hypotéz - neparametrické testy
11. Analýza rozptylu - ANOVA
12. Metody stanovení závislosti - regresní analýza
Obsah předmětu:
1. Statistika a její význam
Kdy statistiky "lžou", statistické metody v obchodě a podnikání, oblasti využití statistických metod: popisná statistika, statistická indukce, statistické rozhodování.
2. Popisná statistika - kvalitativní znaky
Statistické znaky, rozdělení četnosti, charakteristiky polohy.
3. Popisná statistika - kvantitativní znaky
Statistické znaky, rozdělení četnosti, charakteristiky polohy, charakteristiky variability, variační koeficient, šikmost.
4. Pravděpodobnost
Intuitivní definice pravděpodobnosti a základní pojmy, kombinatorika, pravděpodobnost jako relativní četnost, vlastnosti pravděpodobnosti,
5. Náhodná veličina - Diskrétní a spojitá náhod. veličina, rozdělení náhodné veličiny, charakteristiky polohy a charakteristiky variability
6. Diskrétní pravděpodobnostní modely - Modely diskrétních náhodných veličin: stejnoměrné rozdělení, binomické rozdělení, Poissonovo rozdělení.
7. Spojité pravděpodobnostní modely.
Distribuční funkce, hustota, charakteristiky, stejnoměrné rozdělení, normální rozdělení: grafy, charakteristiky, normované rozdělení, tabulkové hodnoty a kvantily, , centrální limitní teorém, Studentovo rozdělení, exponenciální rozdělení.
8. Bodové a intervalové odhady
Výběrové šetření, bodové odhady a jejich vlastnosti, intervaly spolehlivosti pro střední hodnotu, rozptyl a poměr.
9. Testování statistických hypotéz - parametrické testy - Druhy hypotéz, test pro střední hodnotu, jednostranné a oboustranné testy.
10. Testování statistických hypotéz - neparametrické testy
Rozdělení Chí-kvadrát, Pearsonův test dobré shody, test nezávislosti v čtyřpolní tabulce.
11. Analýza rozptylu - ANOVA - ANOVA při jednom faktoru, míra těsnosti závislosti
12. Metody stanovení závislosti - regresní analýza - Stochastická závislost, jednoduchá lineární regrese, volba regresní funkce, odhady regresních parametrů, koeficient determinace, linearizované regresní funkce.
Při přednáškách je využíváno prezentační zařízení a PC. Výuka seminářů probíhá v počítači vybavených učebnách. Studijní materiály jsou dostupné v elektronické podobě prostřednictvím fakultní počítačové sítě. Na internetu je k dispozici eLearningový předmět Kvantitativní metody B.
- Struktura výkladu:
- Language of instruction
- Czech
- Further comments (probably available only in Czech)
- The course can also be completed outside the examination period.
- Enrolment Statistics (Summer 2007, recent)
- Permalink: https://is.slu.cz/course/opf/summer2007/MME116