OPF:MMEPSTA Statistika - Informace o předmětu
MMEPSTA Statistika
Obchodně podnikatelská fakulta v Karvinézima 2012
- Rozsah
- 2/1/0. 4 kr. Ukončení: zk.
- Vyučující
- prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc. (přednášející)
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 - Předpoklady
- K absolvování předmětu nejsou vyžadovány žádné podmínky a předmět může být zapsán nezávisle na jiných předmětech.
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
- Mateřské obory/plány
- Bankovnictví (program OPF, N_HOSPOL)
- Ekonomika podnikání v obchodě a službách (program OPF, N_EKOMAN)
- Evropská integrace (program OPF, N_HOSPOL)
- Finance (program OPF, N_HOSPOL)
- Manažerská informatika (program OPF, N_SYSINF)
- Marketing a management (program OPF, N_EKOMAN)
- Veřejná ekonomika a správa (program OPF, N_HOSPOL)
- 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
- 1. Analýza rozptylu (ANOVA) - Jeden faktor
- 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
- Výukové metody
- Demonstrace dovedností
Seminární výuka - Metody hodnocení
- Písemná zkouška
Písemný test - Informace učitele
- průběžný test, 70% účast na seminářích, forma zkoušky: písemná
- Další komentáře
- Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
- Statistika zápisu (zima 2012, nejnovější)
- Permalink: https://is.slu.cz/predmet/opf/zima2012/MMEPSTA