XMME2537 Quantitative methods B

School of Business Administration in Karvina
Summer 2007
Extent and Intensity
0/0. 4 credit(s).
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)
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
The course can also be completed outside the examination period.
  • Enrolment Statistics (recent)
  • Permalink: https://is.slu.cz/course/opf/summer2007/XMME2537