OPF:MME116S Quantitative methods B - Course Information

MME116S Quantitative methods B

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

• Economy of Tourism (programme OPF, B_EKOMAN)
• Business Economics in Trade and Services (programme OPF, B_EKOMAN) (2)
• European Integration (programme OPF, B_HOSPOL) (2)
• Finance (programme OPF, B_HOSPOL) (2)
• Finanční a celní správa (programme OPF, B_HOSPOL)
• Corporate Finance (programme OPF, B_EKOMAN)
• Managerial Informatics (programme OPF, B_SYSINF) (2)
• Marketing and Management (programme OPF, B_EKOMAN) (2)
• Peněžní a poštovní služby (programme OPF, B_HOSPOL)
• Social Management (programme OPF, B_HOSPOL)
• Public Economy and Administration (programme OPF, B_HOSPOL) (2)

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.

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/MME116S