INMNKSTZ Statistické zpracování dat

Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné
zima 2026
Rozsah
16/0/0. Přednáška 16 HOD/SEM. 5 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
Mgr. Radmila Krkošková, Ph.D. (přednášející)
Garance
doc. RNDr. David Bartl, Ph.D.
Katedra informatiky a matematiky – Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné
Kontaktní osoba: Mgr. Radmila Krkošková, Ph.D.
Rozvrh
So 10. 10. 8:05–9:40 VS, So 31. 10. 8:05–9:40 VS, So 5. 12. 8:05–9:40 VS
Předpoklady
FAKULTA(OPF) && TYP_STUDIA(N) && FORMA(K)
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 250 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/250, pouze zareg.: 0/250
Mateřské obory/plány
předmět má 6 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
V návaznosti na předmět Statistika z bakalářského stupně studia, nebo jiný základní bakalářský statistický předmět, poskytnout výklad dalších pojmů matematické statistiky, hlavních poznatků této teorie a základních statistických a ekonometrických metod. Látku prezentovat s ohledem na aplikace v ekonomické oblasti. Získat příslušné manuální výpočetní dovednosti a naučit se řešit statistické úlohy pomocí Excelu a SPSS na počítači.
Výstupy z učení
Student umí statisticky zpracovat data metodou jednoduché / vícenásobné lineární regrese, umí provést jednoduchou nelineární regresi, umí provést statistický test vlivu faktoru na očekávanou hodnotu veličiny metodou jednofaktorové analýzy rozptylu (ANOVA), umí provést statistický test vlivu faktoru na očekávanou hodnotu veličiny a statistický test existence interakce mezi faktory metodou  analýzy rozptylu (ANOVA), umí provést analýzu a predikovat vývoj časové řady.
Osnova
  • 1. Analýza rozptylu – Jeden faktor
    Nezávislý a závislý faktor, předpoklady analýzy rozptylu s jedním faktorem. Míra těsnosti závislosti, determinační a korelační poměr.
  • 2. Analýza rozptylu – Dva a více faktorů
    Analýza rozptylu se dvěma faktory. Předpoklady ANOVA se 2 faktory. Dvoufaktorová ANOVA bez interakce a s interakcí. Kruskal-Wallisova neparametrická ANOVA.
  • 3. Regresní analýza – Jednorozměrná lineární regrese
    Co je regresní analýza - jednoduchá, vícenásobná, lineární, nelineární. Podstata jednoduché lineární regresní analýzy - bodový diagram, regresní přímka, regresní koeficienty, přiléhavost, koeficient determinace, testy hypotéz, intervaly spolehlivosti. Jednoduchá nelineární regresní analýza - základní typy nelinearity, Törnqvistovy křivky a jejich aplikace v ekonomii.
  • 4. Regresní analýza - Vícerozměrná
    Vícenásobná lineární regresní analýza – předpoklady, regresní nadrovina, koeficient determinace. Aplikace na příkladech z ekonomické oblasti (marketingový výzkum). Klasický vícerozměrný lineární regresní model. Multikolinearita a její příčiny. Heteroskedasticita, testy H-S (Parkův test, Bartleyův test) a její odstraňování. Autokorelace (znaménkový test).
  • 5. Analýza časových řad
    Typy ekonomických časových řad. Elementární charakteristiky časových řad. Modely ekonomických časových řad – dekompoziční metoda, exponenciálního vyrovnání, ARIMA modely. Analytické metody stanovení trendů časových řad: regresní analýza (MNČ – metoda nejmenších čtverců, MMV – metoda maximální věrohodnosti). Syntetické metody: klouzavé průměry, exponenciální vyrovnání. Analýza sezónní složky: modely konstantní sezónnosti se schodovitým trendem, s lineárním trendem. Modely proporcionální sezónnosti. Analýza náhodné složky: statistické testy náhodné složky pomocí reziduí.
  • 6. Modely typu ARIMA a prognózování časových řad
    Stochastický proces a jeho stacionarita. Základy modelů ARIMA: modely AR, MA, I, ARIMA. Identifikace ARIMA modelu pomoci autokorelační funkce (ACF) a parciální autokorelační funkce (PACF). Výpočet koeficientů modelu ARIMA, verifikace modelu, predikce v modelu ARIMA.
Literatura
    doporučená literatura
  • THRANE, Christer. Applied Regression Analysis: Doing, Interpreting and Reporting. 1st Edition. Routledge, 2020, 202 s. ISBN 978-1-138-33547-9. info
  • CYHELSKÝ, L., J. KAHOUNOVÁ a R. HINDLS. Elementární statistická analýza. Praha: Management Press, 1996. ISBN 80-7261-003-1. info
  • HINDLS, Richard; Markéta ARLTOVÁ; Stanislava HRONOVÁ; Ivana MALÁ; Luboš MAREK; Iva PECÁKOVÁ a Hana ŘEZANKOVÁ. Statistika v ekonomii. [Průhonice]: Professional Publishing, 2018, 395 s. ISBN 978-80-88260-09-7. info
  • GIBILISCO, Stan. Statistika bez předchozích znalostí. Brno: Computer Press, 2009, 272 s. ISBN 978-80-251-2465-9. info
  • BUDÍKOVÁ, Marie; Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. První vydání. Praha: Grada, 2010. ISBN 978-80-247-3243-5. info
  • HANOUSEK, Jan a Pavel CHARAMZA. Moderní metody zpracování dat - matematická statistika pro každého. Praha: Grada, 1992. Educa '99. ISBN 80-85623-31-5. info
  • KELLER, Gerald a Nicoleta GACIU. Statistics for Management and Economics. 2nd Edition. Cengage, 2019. ISBN 978-1-4737-6826-0. info
  • HYNDMAN, Rob J. a George ATHANASOPOULOS. Forecasting: Principles and Practice. OTexts, 2021. ISBN 978-0-9875071-3-6. URL info
  • ANDERSON, David; Dennis J. SWEENEY; Thomas WILLIAMS; Jeffrey D. CAMM; James J. COCHRAN; Michael J. FRY a Jeffrey W. OHLMANN. Essentials of Modern Business Statistics with Microsoft® Excel®. 8th Edition. Cengage, 2020. ISBN 978-0-357-56952-8. info
  • ANDERSON, David; Dennis J. SWEENEY; Thomas A. WILLIAMS; Jeffrey D. CAMM; James J. COCHRAN; James FREEMAN a Eddie SHOESMITH. Statistics for Business and Economics. 5th Edition. Cengage, 2020. ISBN 978-1-4737-6845-1. info
  • SEDLAČÍK, M., J. NEUBAUER a O. KŘÍŽ. Základy statistiky. 2. vyd. Praha: Grada, 2016. ISBN 978-80-247-5786-5. info
  • WALKER, Ian. Výzkumné metody a statistika. Praha: Grada, 2013. ISBN 978-80-247-3920-5. info
  • RAMÍK, Jaroslav a Šárka ČEMERKOVÁ. Statistika B. 2. rozšířené a upravené. Karviná: Slezská univerzita v Opavě, Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné, 2000. ISBN 80-7248-099-5. info
  • SEGER, J. a R. HINDLS. Statistické metody v tržním hospodářství. Praha: Victoria Publishing, 1995. ISBN 80-7187-058-7. info
  • GUJARATI, Damodar N. Essentials of Econometrics. Fifth Edition. SAGE Publications, 2023, 632 s. ISBN 978-1-0718-5039-8. info
  • RAMÍK, J. a Š. ČEMERKOVÁ. Statistika A. Karviná: SU OPF, 2000. ISBN 80-85879-43-3. info
  • ZVÁRA, Karel. Regresní analýza. Praha: Academia, 1989. ISBN 80-200-0125-5. info
  • BRASE, Charles Henry; Corrinne Pellillo BRASE; Jason Mark DOLOR a James Allen SEIBERT. Understandable Statistics: Concepts and Methods. 13th Edition. Cengage, 2022. ISBN 978-0-357-71917-6. info
Výukové metody
3 tutoriály po 4 hod. a samostudium (řešení vybraných příkladů vztahujících se k probírané látce)
Metody hodnocení
hodnocení: závěrečný písemný test (možno používat Excel)
Odkaz a informace učitele
Během semestru se konají 3 soustředění po 4 hod. Studenti kombinovaného studia mají rozšířené možnosti konzultovat učivo s vyučující předmětu.
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, zima 2022, zima 2023, zima 2024, zima 2025.