Prohlížení - Portál ZČU

Přeskočit na obsah stránky
Webové stránky ZČU
Vstupní stránka portálu ZČU
Nepřihlášený uživatel Přihlásit English
HelpDesk - kontaktujte uživatelskou podporu
Prohlížení
Přihlásit English
HelpDesk - kontaktujte uživatelskou podporu
  • Já
  • Studium
Můj portál
Vítejte
Webmail JIS karta
JIS karta
Prohlížení Uchazeč
E-PřihláškaPřijímací řízeníECTS příjezdyKatalog předmětů
Absolvent
Úvodní informaceRegistracePřihlášení absolventaZapomenuté hesloWeb Absolvent
Courseware
CoursewarePředměty po fakultách

Navigace první úrovně

  • Já
  • Studium

Navigace druhé úrovně

  • Prohlížení
  • Uchazeč
  • Absolvent
  • Courseware
Vzhledem k dlouhotrvající nečinnosti došlo k odpojení uživatele z portálu.
Klikněte, prosím, na tento odkaz pro obnovení připojení k portálu
(k odpojení dochází až po 240-ti minutách nečinnosti. Pozor, na mobilních zařízeních k němu může dojít podstatně dříve).
 

Prohlížení (S025)

Nápověda portletu

Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG

  • Programy a obory/spec.
  • Předměty, vybraná položka
  • Pracoviště
  • Učitelé
  • Studenti
  • Zkouškové termíny
  • Rozvrhové akce
  • Kvalifikační práce
  • Předzápis. kroužky
  • Místnosti
  • Místnosti - celoročně
  • Volné míst - semestr
  • Volné míst - rok
  • Průnik časů
  •  
  • Úvodní stránka
  • Kalendář
  • Nápověda

Najít  Předmět

Tisk/export:  Tento odkaz můžete zkopírovat a použít například jako záložku prohlížeče pro zobrazení aktuální pozice v Prohlížení IS/STAG.

Nalezené předměty, počet: 1

Stránkování výsledků vyhledávání

Nalezeno 1 záznamů Export do Xls
  Zkratka pracoviště / Zkratka předmětu Název Varianta
Položka zobrazena v detailu... - předmět KMA/SA1  KMA / SA1 Statistická analýza 1 Zobrazit předmět Statistická analýza 1 2021/2022

Informace o předmětu KMA / SA1 : Popis předmětu

  • Popis předmětu , vybraná položka
  • Studijní programy, do kterých je předmět zařazen
  • Seznam studentů předmětu
  • Rozvrh předmětu
  • Termínyzkoušek předmětu
  • Rozvrhové akce předmětu
  • Oprávnění u předmětu
Pracoviště / Zkratka KMA / SA1 Akademický rok 2021/2022
Akademický rok 2021/2022
Název Statistická analýza 1 Způsob zakončení Zkouška
Způsob zakončení Zkouška
Akreditováno / Kredity Ano, 5 Kred. Forma zakončení Kombinovaná
Forma zakončení Kombinovaná
Rozsah hodin Přednáška 3 [HOD/TYD] Cvičení 1 [HOD/TYD] Zápočet před zkouškou NE
Zápočet před zkouškou NE
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou Ne
Počítán do průměru ANO
Vyučovací jazyk Čeština
Obs/max Status A Status A Status B Status B Status C Status C Automatické uznávání zápočtu před zkouškou Ne
Letní semestr 0 / - 0 / - 0 / - Počítán do průměru ANO
Zimní semestr 4 / - 0 / - 1 / - Opakovaný zápis NE
Opakovaný zápis NE
Rozvrh Ano Vyučovaný semestr Zimní semestr
Vyučovaný semestr Zimní semestr
Minimum (B + C) studentů 1 Volně zapisovatelný předmět Ano
Volně zapisovatelný předmět Ano
Vyučovací jazyk Čeština Počet dnů praxe 0
Počet hodin kontaktní výuky Hodnotící stupnice 1|2|3|4
Periodicita
Profilující předmět Ne Základní teoretický předmět Ne
Profilující předmět Ne
Základní teoretický předmět Ne
Hodnotící stupnice 1|2|3|4
Nahrazovaný předmět Žádný
Vyloučené předměty Nejsou definovány
Podmiňující předměty Nejsou definovány
Předměty informativně doporučené Nejsou definovány
Předměty,které předmět podmiňuje KMA/ASF, KMA/OBM
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky: Obrázek PNG ,  XLS
Cíle předmětu (anotace):
Získání schopností aplikovat základní statistické metodiky na řešení reálných úloh.

Požadavky na studenta
Při hodnocení budou posuzovány získané způsobilosti, zejména schopnost předvést logické a souvislé důkazy postupů a specifických problémů vztahujících se ke statistickým metodikám.


Obsah
Opakování pravděpodobnostních pojmů I. Aparát pro spojitá rozdělení.
Opakování pravděpodobnostních pojmů II. Aparát pro diskrétní rozdělení.
Pravděpodobnostní rozdělení matematické statistiky,rozdělení, gama rozdělení, beta rozdělení, Studentovo t-rozdělení, F-rozdělení.
Pravděpodobnostní rozdělení matematické statistiky 2. Podíly náhodných proměnných. Opakování a užití centrálních limitních vět. Souvislosti a vlastnosti základních rozdělení matematické statistiky. Některé nerovnosti pro binomické rozdělení, aproximace binomického normálním rozdělením, aproximace binomického Poissonovým rozdělením, vyjádření distribučních funkcí Poissonova a binomického a F-rozdělením. Výpočetní schémata pro binomické, Poissonovy, geometrické pravděpodobnosti.
Bodové odhady. Průměr, výběrový rozptyl, pojem statistiky, nestranný odhad, nestrannost výběrového rozptylu, vychýlenost výběrové směrodatné odchylky, rozdělení průměru a výběrového rozptylu v případě velkých výběrů, rozdělení průměru a výběrového rozptylu pro vybraná rozdělení ? malé výběry.
Bodové odhady ? některá užití pořádkových statistik. Pořádkové statistiky, rozdělení i-té pořádkové statistiky, specielně rozdělení minima a maxima, symetrická rozdělení, kvantily, výběrový medián a jeho rozdělení, bodové odhady mezí rovnoměrného rozdělení, posunuté exponenciální rozdělení.
Bodové odhady ? některé metody konstrukce odhadů. Konzistence bodového odhadu, metoda momentů, metoda maximální věrohodnosti, MLE pro parametry normálního, exponenciálního a rovnoměrného rozdělení, zavedení a smysl pojmu postačující statistika.
Intervalové odhady. Pojem intervalového odhadu parametru, nejednoznačnost intervalu spolehlivosti, interval symetrický v pravděpodobnosti a v hodnotě, intuitivní konstrukce intervalových odhadů parametrů pro některá rozdělení.
Testování hypotéz. Jednoduchá hypotéza, jednoduchá alternativa, chyba prvního a druhého druhu, jejich vzájemné ovlivnění, kritický obor, síla testu, pojmy nejsilnější a stejnoměrně nejsilnější test, Neyman-Pearsonovo lemma, parametrické testy, silofunkce, testování v exponenciální rodině rozdělení, test poměrem věrohodností.
Testování hypotéz ? sekvenční testy. Waldovské testy, sekvenční testy o parametrech některých rozdělení, rozdělení součtu náhodného počtu sčítanců, vlastnosti Waldových testů, srovnání s klasickým testováním.
Vícerozměrná rozdělení, odhady a testy měr a modelů ?závislosti?. Detailně dvourozměrné normální rozdělení, korelační koeficient a jeho bodový odhad, Fisherova transformace, intervalový odhad, test hypotézy o nekorelovanosti.
Neparametrické testy, rozdělení s kategoriálními proměnnými. test dobré shody, modifikace, test homogenity výběrů.


Aktivity


Studijní opory


Garanti a vyučující
  • Garanti: Doc. Ing. František Vávra, CSc. (100%), 
  • Přednášející: Doc. Ing. František Vávra, CSc. (100%), 
  • Cvičící: RNDr. Blanka Šedivá, Ph.D. (100%),  Doc. Ing. František Vávra, CSc. (100%), 
Literatura
  • Doporučená: http://en.wikipedia.org/wiki/Probability_distribution.
  • Doporučená: Rao, Radhakrishna Calyampudi. Lineární metody statistické indukce a jejich aplikace. Praha : Academia, 1978.
  • Doporučená: Reif, J. Metody matematické statistiky. Plzeň : Západočeská univerzita, 2004. ISBN 80-7043-302-7.
  • Doporučená: Rényi, Alfréd. Teorie pravděpodobnosti. 1. české vyd. Praha : Academia, 1972.
  • Doporučená: Hátle, Jaroslav. Základy počtu pravděpodobnosti a matematické statistiky. Praha : SNTL, 1972.
  • On-line katalogy knihoven
Časová náročnost
Všechny formy studia
Aktivity Časová náročnost aktivity [h]
Kontaktní výuka 56
Příprava na zkoušku [30-60] 60
Příprava na dílčí test [2-20] 30
Celkem 146

Předpoklady

Odborné znalosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že je student před zahájením výuky schopen:
studenti by měli mít elementární znalosti z teorie pravděpodobnosti a statistiky v rozsahu a obsahu předmětu KMA/PSA
formulovat a vysvětlit definici pravděpodobnosti (v rozsahu předmětu KMA/PSA)
popsat a vysvětlit základní operace maticového počtu (v rozsahu předmětu KMA/LA)
popsat a vysvětlit základní pojmy diferenciálního a integrálního počtu (v rozsahu předmětů KMA/M1 a KMA/M2)
Odborné dovednosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že student před zahájením výuky dokáže:
odlišovat různé typy náhodných veličin (diskrétní, spojité) a různé typy rozdělení
využívat znalostí základních statistických metod a postupů pro jednoduchou analýzu dat
Obecné způsobilosti - před zahájením studia předmětu je student schopen:
bc. studium: své učení a pracovní činnost si sám plánuje a organizuje,

Výsledky učení

Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti:
porozumět základním problémům statistické analýzy
Odborné dovednosti - po absolvování předmětu prokazuje student dovednosti:
rozpoznat, které základní nástroje statistiky jsou vhodné pro daný reálný problém
Obecné způsobilosti - po absolvování předmětu je student schopen:
bc. studium: srozumitelně a přesvědčivě sdělují odborníkům i laikům informace o povaze odborných problémů a vlastním názoru na jejich řešení,

Hodnoticí metody

Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami:
Kombinovaná zkouška,
Odborné dovednosti - odborné dovednosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami:
Kombinovaná zkouška,
Obecné způsobilosti - obecné způsobilosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami:
Kombinovaná zkouška,

Vyučovací metody

Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody:
Přednáška s diskusí,
Individuální konzultace,
Přednáška s aktivizací studentů,