MMEPSTA Statistika

Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné
léto 2009
Rozsah
2/1/0. 4 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc. (přednášející)
Mgr. Šárka Čemerková, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Radmila Krkošková, Ph.D. (cvičící)
prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc. (cvičící)
Ing. Filip Tošenovský, Ph.D. (cvičící)
Garance
prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.
Katedra informatiky a matematiky – Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
V návaznosti na předmět Kvantitativní metody B poskytnout výklad dalších pojmů matematické statistiky, hlavních poznatků této teorie a základních statistických metod. Látku prezentovat s ohledem na aplikace v hospodářské oblasti. Získat příslušné manuální výpočetní dovednosti a naučit se řešit statistické úlohy pomocí Excelu a SPSS na počítači PC.
Osnova
  • 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
    13. 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, Bartleyův test) 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 složky p
Literatura
    povinná literatura
  • 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
    doporučená literatura
  • 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
Informace učitele
obhajoba seminární práce, průběžný test, 70% účast na seminářích, forma zkoušky: písemná
Další komentáře
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je zařazen také v obdobích zima 2007, léto 2008, zima 2008, zima 2009, léto 2010, zima 2010, zima 2011, zima 2012, zima 2013.