|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KMT / KST
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KMT
/
KST
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Kombinatorika a statistika na počítači
|
Způsob zakončení
|
Zápočet
|
Způsob zakončení
|
Zápočet
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
2
Kred.
|
Forma zakončení
|
-
|
Forma zakončení
|
-
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
1
[HOD/TYD]
Seminář
1
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ano v případě předchozího hodnocení 4 nebo nic.
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Vyučovací jazyk
|
-
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ano v případě předchozího hodnocení 4 nebo nic.
|
Letní semestr
|
8 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Minimum (B + C) studentů
|
10
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
-
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
S|N |
Periodicita |
každý rok
|
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Předmět je zaměřen na tvorbu statistických modelů, které lze využít jak v praktických úlohách v praxi, tak i na tvorbu modelů, které lze využít v prostředí výuky na základní a střední škole.
Základem je popisná statistika včetně názorných grafických zpracování. Dále jsou studovány lineární regresní modely, klasické intervalové odhady (zaměřené především na klasické případy normálních dat) a z nich odvozené testování statistických hypotéz.
Závěrem jsou zmíněny také metody kvalitativní statistiky včetně způsobů zpracování takovýchto údajů a tvorby správných dotazníkových šetření.
|
Požadavky na studenta
|
Zpracování semestrální práce na zadané téma z oboru statistiky nebo provede statistické šetření v pedagogickém prostředí ( po schválení vyučujícího ). K vlastnímu zpracování využije student buď katedrální prostředí programu Mathematica nebo kterékoli jiné dostupné statistické prostředí např. prostředí GeoGebra, jazyk R atd.. Zároveň student úspěšně absolvuje závěrečný test ( získá z celkem 100 bodů nejméně 60 bodů ).
|
Obsah
|
1. týden Základní kombinatorické a statistické pojmy
2. týden Popisná statistika a grafické zpracování dat.
3. týden Konstrukce intervalových odhadů pro normální rozdělení
4. týden Konstrukce intervalových odhadů pro rozdělení odvozená z normálního rozdělení
5. týden Statistické hypotézy - základy, odvození testovacích funkcí v případech normálních dat
6. týden Testování hypotéz
7. týden Základní parametrické testy
8. týden Lineární regrese
9. týden Korelace a její jednotlivé nástroje
10. týden Kvalitativní metody zpracování dat
11. týden Kvalitativní metody zpracování dat
12. týden Dotazníková šetření
13. týden Opakování a zápočtový test
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
-
Doporučená:
Kinney J.J., Probability. An Introduction with Statistical Applications. John Wiley &Sohn, 1997.
-
Doporučená:
Hendl, J. Kvalitativní výzkum : základní teorie, metody a aplikace. Praha, Portál, 2008. ISBN 978-80-7367-485-4.
-
Doporučená:
Chráska, Miroslav. Metody pedagogického výzkumu : základy kvantitativního výzkumu. Vyd. 1. Praha : Grada, 2007. ISBN 978-80-247-1369-4.
-
Doporučená:
Questionnaire Design: Theory and Best Practices.
(Vannette, D. L.)
-
Doporučená:
Anděl, Jiří. Statistické metody. Vyd. 3. Praha : Matfyzpress, 2003. ISBN 80-86732-08-8.
-
Doporučená:
Statistické zpracování experimentálních dat
(Meloun, Militký)
-
Doporučená:
The Handbook of Recommended Practices for Questionnaire...
(Brancato, G.; Macchia,S.; Murgia, M. at all other)
-
On-line katalogy knihoven
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Kontaktní výuka
|
26
|
Příprava na dílčí test [2-10]
|
14
|
Vypracování seminární práce v magisterském studijním programu [5-100]
|
30
|
Celkem
|
70
|
|
Předpoklady
|
Odborné znalosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že je student před zahájením výuky schopen: |
student by měl mít základní znalosti z oboru teorie pravděpodobnosti alespoň na úrovni KMT / PAS a znalosti programu Mathematica verze 6.0 a vyšší alespoň na úrovni předmětu KMT / PMS |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
student/ka: - chápe základní kombinatorické a statistické pojmy - umí graficky zpracovat data. Rozumí tvorbě intervalových odhadů. - chápe tvorbu konstrukce intervalových odhadů pro normální a binomické rozdělení -je schopen provádět konstrukce intervalových odhadů pro ostatní typy rozdělení. Intervalový odhad rozdílu středních hodnot a intervalové odhady střední hodnoty u velkých výběrů. -je seznámen se základy regresní a korelační analýzy -chápe podstatu testování hypotéz - umí užít základní parametrické testy ( střední hodnota , rozptyl ) - používá neparametrické testy Rozvíjeny jsou především kompetence k učení, kompetence komunikativní, k řešení problémů, pracovní a částečně i kompetence občanské a sociální |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Test, |
Seminární práce, |
Individuální prezentace, |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
Cvičení (praktické činnosti), |
Samostatná práce studentů, |
Přednáška s aktivizací studentů, |
|
|
|
|