OPF:MMEKSTA Statistika - Informace o předmětu

MMEKSTA Statistika

Rozsah

8/0/0. 4 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. Šárka Čemerková, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Radmila Krkošková, Ph.D. (přednášející)
Ing. Filip Tošenovský, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.
Katedra informatiky a matematiky – Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

V návaznosti na předmět Kvantitativní metody B 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 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
  12. 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 H-S, Bartleyův test F-S) 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 s

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, Jan a Pavel CHARAMZA. Moderní metody zpracování dat - matematická statistika pro každého. Praha: Grada, 1992. Educa '99. ISBN 80-85623-31-5. 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, forma zkoušky: písemná

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.

• Statistika zápisu (zima 2007, nejnovější)
  
• Permalink: https://is.slu.cz/predmet/opf/zima2007/MMEKSTA