Sylabus predmetu STA115C - Statistika (VŠPP - LS 2018/2019)

     Čeština          Angličtina          

Kód předmětu: STA115C
Název česky: Statistika
Název anglicky: Statistics
Způsob ukončení a počet kreditů: zkouška (5 kreditů)
Forma výuky: prezenční, 2/2 (počet hodin přednášek týdně / počet hodin cvičení týdně)
kombinovaná, 0/16 (počet hodin přednášek za období / počet hodin cvičení za období)
Jazyk výuky: čeština
Garant předmětu: Ing. Tomáš Löster, Ph.D.
Vyučující: Ing. Tomáš Löster, Ph.D. (cvičící, garant, přednášející, zkoušející)
Prerekvizity: žádné
Anotace:
Kurs statistiky je zaměřen na objasnění aplikace statistických metod v ekonomické praxi. Výklad jednotlivých metod vychází z popisu principů uplatnění statistických metod při kvantitativní dokumentaci poznatků získaných statistickým přístupem k analýze sociálně ekonomické reality. Absolvování kurzu poskytuje potřebné teoretické základy i pro využívání existujících počítačových programů při řešení praktických úloh. Didakticky je kurs koncipován tak, aby výklad jednotlivých metod byl průběžně doplňován příklady, které objasňují nejen technickou stránku aplikací, ale i interpretační hodnotu získaných výsledků v typových situacích z ekonomické - převážně manažerské - praxe.
 
Obsah předmětu:
1.Principy statistického přístupu ke zkoumání sociálně ekonomické reality. Způsoby získávání dat. Prezentace statistických souborů, Tabulkové a grafické formy prezentace. Popisné charakteristiky statistických souborů. Míry úrovně: aritmetický průměr, modus, medián, soustava kvantilů. Míry variability: variační rozpětí, rozptyl, směrodatná odchylka, variační koeficient. Míry symetrie. (dotace 0/0)
2.Regresní a korelační analýza. Principy statistického zkoumání závislostí mezi jevy. Formy popisu průběhu závislosti. Regresní modely jednoduché závislosti. Volba a výpočet regresních funkcí. Lineární regresní funkce interpretace jejich parametrů. Hodnocení kvality regresních funkcí. (dotace 0/0)
3.Korelační analýza: principy hodnocení těsnosti (intenzity) závislosti. Míry těsnosti založené na měření stupně kolísání empirických hodnot kolem regresních funkcí. Pořadová korelace. (dotace 0/0)
4.Analýza časových řad. Časové řady intervalových a okamžikových (stavových) časových řad. Principy dekompozice časových řad: aditivní a multiplikativní modely. (dotace 0/0)
5.Metody popisu trendu: popis trendu absolutními přírůstky a koeficienty růstu, aplikace trendových funkcí, aplikace klouzavých průměrů. (dotace 0/0)
6.Metody analýzy sezónní složky periodických časových řad. Aplikace sezónních odchylek a sezónních indexů. Prognostické využité výsledků analýzy časových řad. (dotace 0/0)
7.Indexy jako nástroj srovnávání. Typy indexů: indexy extenzitních a intenzitních veličin, indexy jednoduché, složené a souhrnné, indexy řetězové a bazické. (dotace 0/0)
8.Indexy složené. Aplikace analytického rozkladu indexu proměnlivého složení. (dotace 0/0)
9.Indexy souhrnné: souhrnné indexy cenové, souhrnné indexy objemové (fyzického objemu). Souhrnné indexy cenové ve statistické praxi. Laspeyresův a Paascheho cenový index, index spotřebitelských cen, indexy životních nákladů. Míra inflace. (dotace 0/0)
10.Využití souhrnných indexů při analýze faktorů změn peněžních ukazatelů. Metoda statistické deflace při stanovení reálného vývoje peněžních ukazatelů. (dotace 0/0)
11.Výběrové metody. Pravděpodobnostní základ aplikace výběrových metod. Statistická indukce. Reprezentativnost výběrového souboru. (dotace 0/0)
12.Teorie odhadu parametrů zadního souboru. Bodové a intervalové odhady průměru, relativní četnosti a rozptylu. Faktory přesnosti odhadů. Určování velikosti vzorku. (dotace 0/0)
13.Testování statistických hypotéz. Testovací procedura. Hladina významnosti. Vybrané parametrické testy. (dotace 0/0)
 
Výstupy z učení:
Odborné znalosti:
. Student umí:

- definovat oblasti adekvátního využití statistických metod při řešení úkolů ekonomické analýzy,

- stanovit informační požadavky, které jsou spojeny s aplikacemi statistické analýzy,

- interpretovat poznatky získané statistickou analýzou.

Odborné dovednosti:

. Student umí:

- pracovat s algoritmy, vzorci a postupy statistických metod,

- využívat výpočetní techniku při zpracování dat pro potřeby statistické analýzy,

- uplatnit vhodné formy prezentace výsledků statistické analýzy pro potřeby uživatelů.

Obecné způsobilosti:

. Student umí:

- kvalifikovaně spolupracovat na projektech analytického zpracování statistických dat,

- pracovat s poznatky statistických analýz z odborných publikací a článků.
 
Vstupní znalosti:
Studium předmětu předpokládá absolvování základního vysokoškolského kurzu matematiky.
 
Způsob a metody výuky:
Těžiště studia statistiky předpokládá propojování cílů a principů jednotlivých statistických metod s možnostmi uplatňování statistických metod v praktickém životě. Konečným cílem výuky je způsobilost absolventa navrhovat oblasti, ve kterých je uplatnění statistických metod adekvátní a kde lze získat poznatky užitečné pro praxi. Při studiu statistiky je třeba brát v úvahu, že efektivní uplatnění statistických metod při zkoumání sociální a ekonomické reality je symbiózou tří fází statistické analýzy: sběru adekvátních dat, aplikace výpočtových algoritmů a prezentace a interpretace získaných výsledků. Všechny tyto aspekty jsou součástí výkladu statistických metod v odborné literatuře a jsou předmětem praktických cvičení v rámci výuky. Významnou úlohu při studiu hraje řešení příkladů obsažených v základní literatuře, kdy student má možnost kontroly svých postupů na cvičeních, případně na konzultacích.
Úspěšné ukončení předmětu je podmíněno zápočtem a písemnou a ústní zkouškou.

Zápočet v kombinovaném studiu

Získání zápočtu je podmíněno zpracováním zadaných souborů příkladů, v kterých student demonstruje schopnost aplikovat statistickou metodologii na praktických úlohách a způsobilost hodnotit a komentovat získané výsledky. Vzorové typové příklady jsou pro studenta k dispozici v rámci povinné literatury k předmětu. Hodnocení a následné uznání zpracovaného souboru příkladů probíhá formou diskuse studenta a pedagoga, takže k získání zápočtu nestačí pouhé vypočtení příkladů.

Příprava na zkoušku

Pro studium předmětu není klíčová znalost vzorců (přehled vzorců může student využívat jak v rámci zápočtových testů, tak v rámci zkoušky), ale jejich aktivní použití při aplikaci statistických metod. Proto je studium prioritně zaměřeno k aplikačnímu využití statistických metod, přípravě dat pro aplikaci k algoritmům jejich zpracování, k formám prezentace získaných výsledků a k objasnění jejich praktického využití. Základní i rozšiřující literatura obsahuje ukázky aplikací v podobě řešených a neřešených příkladů a poskytuje návody hodnocení vypovídací hodnoty provedené statistické analýzy.
 
Rámcové podmínky zápočtu:
PS: Získání zápočtu předpokládá docházku v minimální 50% výši a úspěšné absolvování dvou průběžných (tj. jednoho dílčího a jednoho zápočtového) testů. Obsah testů rekapituluje vždy část probrané látky. Při hodnocení testů je posuzována jednak správnost aplikovaného výpočetního postupu, jednak obsahová úroveň komentáře k získaným výsledkům. KS: Získání zápočtu je podmíněno zpracováním zadaných souborů příkladů, v kterých student demonstruje schopnost aplikovat statistickou metodologii na praktických úlohách a způsobilost hodnotit a komentovat získané výsledky. Vzorové typové příklady jsou pro studenta k dispozici v rámci povinné literatury k předmětu. Hodnocení a následné uznání zpracovaného souboru příkladů probíhá formou diskuse studenta a pedagoga, takže k získání zápočtu nestačí pouhé vypočtení příkladů.
 
Rámcové podmínky zkoušky:
Stěžejní částí zkoušky je písemný test obsahující příklady k řešení a doplňující otázky. Nejméně 50% výkon v tomto testu pak vede k pokračování zkoušky ústní formou, kdy je mezi učitelem a studentem vedena diskuze o použitých postupech, zjišťována míra porozumění získané informaci a možnostech jejího použití.
 
Studijní zátěž:
DruhPrezenční studiumKombinované studium
Účast na přednáškách/tutoriálech30 h10 h
Účast na cvičeních40 h0 h
Příprava na přednášky/tutoriály0 h20 h
Příprava na cvičení10 h0 h
Zpracování dávek0 h50 h
Příprava na dílčí test10 h0 h
Příprava na souhrnný zápočtový test10 h0 h
Příprava na zkoušku30 h50 h
Celkem130 h130 h
 
Literatura:
Základní:
SOUČEK, E. -- PECÁKOVÁ, I. Statistické praktikum. 1. vyd. Praha: VŠMIE, 2010. 130 s. ISBN 978-80-86847-42-9.
SOUČEK, E. Základy statistiky. 1. vyd. Praha: VŠMIE, 2006. 196 s. ISBN 80-86847-12-8.

Doporučená:
MAREK, L. a kol. Statistika v příkladech. Praha: Professional Publishing, 2013. 404 s. ISBN 978-80-7431-118-5.
HINDLS, R. -- HRONOVÁ, S. -- SEGER, J. -- FISCHER, J. Statistika pro ekonomy. 8. vyd. Praha: Professional Publishing, 2007. 416 s. ISBN 978-80-86946-43-6.


Poslední změnu provedla Lucie Ptáčková, DiS. dne 24. 4. 2019.

Typ výstupu: