OPF:MMECSTA Statistics - Course Information

MMECSTA Statistics

Extent and Intensity

0/0. 4 credit(s). Type of Completion: zk (examination).

Teacher(s)

Mgr. Radmila Krkošková, Ph.D. (lecturer)
Ing. Filip Tošenovský, Ph.D. (lecturer)

Guaranteed by

prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.
Department of Informatics and Mathematics – School of Business Administration in Karvina

Course Enrolment Limitations

The course is offered to students of any study field.

Course objectives (in Czech)

V návaznosti na předmět Kvantitativní metody B poskytnout výklad dalších pojmů matematické statistiky, hlavních poznatků této teorie a základních statistických a ekonometrických metod. Látku prezentovat s ohledem na aplikace v ekonomické oblasti. Získat příslušné manuální výpočetní dovednosti a naučit se řešit statistické úlohy pomocí Excelu a SPSS na počítači PC.

Syllabus (in Czech)

• 1. Analýza rozptylu (ANOVA) - Jeden faktor
  2. Analýza rozptylu- Dva a více faktorů, neparametrická ANOVA
  3. Regresní analýza - Jednorozměrná, lineární
  4. Regresní analýza - Jednorozměrná, nelineární
  5. Regresní analýza - Vícerozměrná
  6. Regresní analýza - Vícerozměrná: Multikolinearita, heteroskedasticita, autokorelace
  7. Základy analýzy časových řad
  8. Analýza trendu časové řady (ČŘ)
  9. Analýza sezónní a náhodné složky ČŘ
  10. Modely exponenciálního vyrovnání ČŘ
  11. Modely ARIMA
  12. Modely SARIMA
  12. Prognózování v ČŘ
  1. Analýza rozptylu (ANOVA) - Jeden faktor
  Nezávislý a závislý faktor, předpoklady analýzy rozptylu s jedním faktorem. Postup při analýze rozptylu s jedním faktorem. Míra těsnosti závislosti, determinační a korelační poměr.
  Seminář: Řešení příkladů jednofaktor. ANOVA pomocí Excelu, Analýza dat..., aplikace ANOVA v marketingu - příklady na datech z dotazníku.
  2. Analýza rozptylu- Dva a více faktorů, neparametrická ANOVA
  Analýza rozptylu se dvěma faktory. Předpoklady ANOVA se 2 faktory. Dvoufaktorová ANOVA bez interakce a s interakcí. Kruskal-Wallisova neparametrická ANOVA.
  Seminář: Řešení příkladů dvoufaktor. ANOVA pomocí Excelu, Analýza dat..., aplikace ANOVA v marketingu - příklady na datech z dotazníku. Příklady použití Kruskal-Wallisovy ANOVA
  
  3. Regresní analýza - Jednorozměrná, lineární
  Co je regresní analýza (RA) - jednoduchá, vícenásobná, lineární, nelineární. Podstata jednoduché lineární RA - bodový diagram, regresní přímka, regresní koeficienty, přiléhavost, koeficient determinace, testy hypotéz.
  Seminář: Řešení příkladů jednoduché lineární RA pomocí Excelu. Základy práce s SPSS. Testy významnosti regresních koeficientů.
  
  4. Regresní analýza - Jednorozměrná, nelineární
  Jednoduchá nelineární RA - základní typy nelinearity, Törnquistovy křivky a jejich aplikace v ekonomii.
  Seminář: Řešení příkladů jednoduché lineární a nelineární RA pomocí Excelu a SPSS.
  5. Regresní analýza - Vícerozměrná
  Vícenásobná lineární RA - kritérium, prediktory, regresní nadrovina, koeficient determinace. Použití VRA pro nominální prediktory a korelační koeficienty. Aplikace na příkladech z ekonomické oblasti (marketingový výzkum).
  Seminář: Řešení příkladů vícerozměrné lineární a nelineární RA pomocí Excelu a SPSS.
  6. Regresní analýza - Vícerozměrná: Multikolinearita, heteroskedasticita, autokorelace
  Populační a výběrová regresní funkce. Klasický vícerozměrný lineární regresní model. Multikolinearita a její příčiny. Heteroskedasticita, testy H-S (Parkův test H-S, Bartleyův test F-S) a její odstraňování. Autokorelace (znaménkový test).
  Seminář: Řešení příkladů testů heteroskedasticity a autokorelace v Excelu a SPSS.
  7. Základy analýzy časových řad
  Typy ekonomických ČŘ. Elementární charakteristiky ČŘ. Modely ekonomických ČŘ - dekompoziční, exponenciálního vyrovnání, ARIMA.
  Seminář: Řešení příkladů elementárních charakteristik ČŘ pomocí Excelu.
  8. Analýza trendu časové řady (ČŘ)
  Analytické metody stanovení trendů ČŘ: regresní analýza (MNČ - metoda nejmenších čtverců, MMV - metoda maximální věrohodnosti). Syntetické metody: klouzavé průměry, exponenciální vyrovnání.
  Seminář: Řešení příkladů stanovení trendů pomocí analytických i syntetických metod s využitím Excelu, resp. SPSS.
  9. Analýza sezónní a náhodné složky ČŘ
  Analýza sezónní složky: modely konstantní sezónnosti se schodovitým trendem, s lineárním trendem. Modely proporcionální sezónnosti. Analýza náhodné složky: statistické testy náhodné s

Literature

required literature
• RAMÍK, Jaroslav. Statistika (pro navazující magisterské studium). Karviná: Slezská univerzita v Opavě, Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné, 2007. info
• RAMÍK, J, ČEMERKOVÁ, Š. Statistika pro ekonomy. Karviná: OPF SU, 2000. info
• RAMÍK, J., ČEMERKOVÁ, Š. Statistika B. Učební text. Karviná: OPF SU, 1998. ISBN 80-7248-001-4. info

recommended literature
• GURAJATI, D. N. Basic Econometrics, 4. Ed. Mc Graw-Hill, Singapore, 2003. ISBN 0-07-233542-4. info
• RAMÍK, J., ČEMERKOVÁ, Š. Kvantitativní metody B - Statistika. Distanční studijní opora. Karviná, OPF SU, 2003. ISBN 80-7248-198-3. info
• ARLT, J. Moderní metody modelování ekonomických časových řad. 1. vyd. Praha: Grada Publishing, 1999. ISBN 80-7169-539-4. info
• SEGER, J., HINDLS, R. Statistické metody v tržním hospodářství. Praha, 1996. ISBN 80-7187-058-7. info
• JAROŠOVÁ, J. Statistika B - Řešené příklady. Praha: FIS VŠE, 1995. info
• MELOUN, M., MILITKÝ, J. Statistické zpracování experimentálních dat. . Praha: Edice PLUS, 1994. ISBN 80-85297-56-6. info
• WONNACOT, T. H., WONNACOT, J. W. Statistika pro obchod a hospodářství. Praha: Victoria Publishing, 1993. info
• HANOUSEK J., CHARAZMA, P. Moderní metody zpracování dat - matematická statistika pro každého. Praha: Grada, 1992. info
• NOVÁK, I., SEGER, J., ZYCHOVÁ, L. Statistika B. Praha, skriptum VŠE Praha, Fakulta informatiky a, 1992. info

Language of instruction

Czech

Further comments (probably available only in Czech)

The course can also be completed outside the examination period.
Information on the extent and intensity of the course: Přednáška 8 HOD/SEM.

• Enrolment Statistics (recent)
  
• Permalink: https://is.slu.cz/course/opf/summer2012/MMECSTA