INMBPSME Statistické metody pro ekonomy

Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné
zima 2024
Rozsah
2/1/0. 5 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
doc. Mgr. Jiří Mazurek, Ph.D. (přednášející)
Garance
doc. Mgr. Jiří Mazurek, Ph.D.
Katedra informatiky a matematiky – Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné
Kontaktní osoba: Mgr. Radmila Krkošková, Ph.D.
Rozvrh
Po 10:35–12:10 B207
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
INMBPSME/01: Po 13:55–14:40 B208, J. Mazurek
INMBPSME/02: Po 14:45–15:30 B208, J. Mazurek
Předpoklady
FAKULTA(OPF) && TYP_STUDIA(B) && FORMA(P) && !NOWANY( INMNASDP Statistical Data Processing || INMNASTZ Statistical Data Processing )
K absolvování předmětu nejsou vyžadovány žádné podmínky a předmět může být zapsán nezávisla na jiných předmětech.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 60 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 12/60, pouze zareg.: 0/60
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Poskytnout hlubší pohled na statistické metody vhodné ke zpracování vícerozměrných dat, ovládnout teoretický aparát vybraných metod a naučit se je aplikovat pomocí statistických programů na počítači. Seznámit studenty s principy speciálních ekonomicko-matematických metod, které jsou nepostradatelnou součástí moderního řízení. Tyto metody se naučí prakticky ovládat tak, aby je dovedli aplikovat v marketingu a aby dokázali efektivně kontrolovat a řídit kvalitu produkce ve všech etapách výrobního procesu, tj. v předvýrobní, výrobní i povýrobní etapě.
Osnova
  • 1. Základní pojmy a metody ze statistiky
    2. Testování hypotéz v marketingu - parametrické testy
    3. Testování hypotéz v marketingu - neparametrické testy
    4. Regresní analýza
    5. Korelační analýza
    6. Analýza rozptylu (ANOVA)
    7. Analýza rozptylu (ANOVA): Dvojné třídění a Latinské čtverce
    8. Úplné faktorové plány
    9. Částečné faktorové plány
    10. Částečný faktorový experiment se dvěma úrovněmi
    11. Taguchiho metody: ztrátová funkce
    12. Taguchiho metody: celkové náklady na jakost
    13. Metody prognózování tržeb
    1. Základní pojmy a metody ze statistiky
    Charakteristiky polohy, charakteristiky variability, šikmost, špičatost, statistický soubor se dvěma znaky, testy statistických hypotéz.
    2. Testování hypotéz v marketingu - parametrické testy
    Marketingová případová studie, co přináší parametrické testování statistických hypotéz v marketingu, jednovýběrový t-test, dvouvýběrový t-test - nepárový a párový.
    3. Testování hypotéz v marketingu - neparametrické testy
    Mediánový test (pro 1 výběr), chi-kvadrát test pro 1 výběr, dvouvýběrové testy, chi-kvadrát test pro 2 výběry, Mann-Whitneyův test, Wilcoxonův párový test.
    4. Regresní analýza
    Podstata regresní analýzy, odhad regresních koeficientů, test významnosti regresních koeficientů, intervaly spolehlivosti regresních koeficientů, test vhodnosti regresního modelu.
    5. Korelační analýza
    Koeficient korelace, index korelace, Spearmanův koeficient (pořadové) korelace, vícenásobná lineární závislost - vztahy pro dvě vysvětlující proměnné.
    6. Analýza rozptylu (ANOVA)
    Jednofaktorová ANOVA, postup při analýze rozptylu s jedním faktorem, míra těsnosti závislosti.
    7. Analýza rozptylu (ANOVA): Dvojné třídění a Latinské čtverce
    Dvojné třídění, trojné třídění (Latinské čtverce).
    8. Úplné faktorové plány
    Základy experimentování a oblasti použití, experimentální procedura, efekt (vliv) faktoru, významnost efektu, test významnosti efektu, grafické hodnocení efektu faktoru, grafy interakcí, model experimentu.

    9. Částečné faktorové plány
    Grafické hodnocené efektu faktoru u částečných faktorových plánů.
    10. Částečný faktorový experiment se dvěma úrovněmi
    Poloviční plány, grafická metoda.
    11. Taguchiho metody: ztrátová funkce
    Definice a vlastnosti ztrátové funkce, ztrátová funkce pro různé typy tolerance.
    12. Taguchiho metody: celkové náklady na jakost
    Monitorování nákladů na jakost, regulační diagramy.
    13. Metody prognózování tržeb
    Analýza trendové složky, analýza sezónní složky, model konstantní sezónnosti, analýza náhodné složky, testování vlastností náhodné složky, prognózování, kauzální prognostické metody.
Literatura
    povinná literatura
  • RAMÍK, J., STOKLASOVÁ, R., TOŠENOVSKÝ, J. Statistické metody pro ekonomy. Karviná: OPF SU, 2003. ISBN 80-85943-63-8. info
    doporučená literatura
  • DANIEL, W. W., TERREL, J. Business statistics for management and economics. Houghton Mifflin, 2005. ISBN 978-03957-280-25. info
  • BLECHARZ, P. Základy metody DOE (Taguchiho přístup). Ostrava : REPRONIS, 2005. ISBN 80-7329-106-1. info
  • TOŠENOVSKÝ, J. Průvodce hodnocením způsobilosti. Ostrava, 2003. info
  • TOŠENOVSKÝ J., NOSKIEVIČOVÁ, D. Statistické metody pro zlepšování jakosti. Ostrava : Montanex, 2000. ISBN 80-7225-040-X. info
  • VAN MATRE, J. G., GILBREATH, G. H. Statistics for Business and Economics. BPI/IRWIN, Homewood, 1997. ISBN 0-256-03719-1. info
Výukové metody
Demonstrace dovedností
Seminární výuka
Na seminářích je nutná alespoň 70% účast.
Metody hodnocení
Písemná zkouška- Písemný test na 100 bodů, k absolvování je zapotřebí minimálně 60 bodů. Za aktivní účast na seminářích je možné získat max. 10 bod.
Informace učitele
Průběžný test, 70% účast na seminářích, forma zkoušky: písemná
Aktivity Náročnost [h]
Ostatní studijní zátěž 66
Přednáška 26
Seminář 13
Zkouška 40
Celkem 145
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je zařazen také v obdobích zima 2014, zima 2015, zima 2016, zima 2017, zima 2018, zima 2019, zima 2020, zima 2021, léto 2022, zima 2022, zima 2023.
  • Statistika zápisu (nejnovější)
  • Permalink: https://is.slu.cz/predmet/opf/zima2024/INMBPSME