Statistics - PMNG204

• Title: Statistika
• Guaranteed by: Department of Sport Management (51-300100)
• Faculty: Faculty of Physical Education and Sport
• Actual: from 2023
• Semester: summer
• Points: 0
• E-Credits: 6
• Examination process: summer s.:
• Hours per week, examination: summer s.:2/2, C+Ex [HT]
• Capacity: unlimited / 88 (unknown)
• Min. number of students: unlimited
• 4EU+: no
• Virtual mobility / capacity: no
• State of the course: taught
• Language: Czech
• Teaching methods: full-time
• Teaching methods: full-time
• Note: course can be enrolled in outside the study plan; enabled for web enrollment; priority enrollment if the course is part of the study plan
• Guarantor: Mgr. Martin Komarc, Ph.D.; Bc. Evelyn Musilová
• Teacher(s): Bc. Evelyn Musilová

Annotation

Last update: PhDr. Josef Voráček, Ph.D. (03.05.2022)

Úvod do problematiky statistické analýzy dat. Popisná statistika. Základy teorie pravděpodobnosti. Postupy nejužívanějších metod testování hypotéz a odhadu statistických parametrů. Realizace metod pomocí statistického softwaru. Semináře se konají v učebně vybavené počítači.

Aim of the course

Last update: PhDr. Josef Voráček, Ph.D. (31.08.2023)

Student si má osvojit základní vědomosti ze statistiky jako vhodného nástroje pro zjišťování a zpracování dat o ekonomických jevech. Cílem je získat dovednost samostatně provádět určité statistická šetření a zpracovávat data v nich získaná například speciálními programy na počítači. Zejména pak má být schopen správně interpretovat výsledky zpracování těchto statistických šetření.

Výstupy z učení představují souhrnně vědomosti, dovednosti a schopnosti, které student studiem Statistiky v návaznosti na stanovený cíl předmětu získá.

Student po absolutoriu Statistiky umí, získá tedy vědomosti umožňující:

• Definovat a vysvětlit obsah pojmů statistická jednotka, statistický soubor, základní soubor, výběrový soubor, rozsah výběru, statistický znak, typy statistických znaků,
• Definovat a vysvětlit obsah pojmů a spočítat absolutní a relativní četnost,
• Vysvětlit teorii pravděpodobnosti a spočítat základní úlohy na výpočet pravděpodobnosti,
• Definovat a vysvětlit Bayesovu větu a spočítat základní úlohy na výpočet podmíněné pravděpodobnosti,
• Definovat a vysvětlit pojem náhodný jev,
• Vysvětlit rozdíly a spočítat úlohy na permutaci, variaci a kombinaci s opakováním i bez opakování,
• Definovat pojem náhodná veličina a vysvětlit rozdíl mezi teoretickou a empirickou charakteristikou,
• Určit rozdělení pravděpodobnosti pro diskrétní a spojité náhodné veličiny,
• Vysvětlit pojem normální rozdělení a určit, zda má náhodná veličina normální rozdělení,
• Provést výběrové šetření a správně interpretovat získaná data,
• Odhadnout charakteristiky základního souboru,
• Správně formulovat statistické hypotézy a definovat chybu I a II typu,
• Testovat hypotézu na zvolené hladině významnosti,
• Vytvořit a vysvětlit kontingenční tabulku,
• Definovat a vysvětlit pojem korelace,
• Změřit těsnost závislosti a vysvětlit a spočítat regresi dvou proměnných.

Vše výše uvedené zpracovat a vypočítat pomocí programu MS Excel a zanést do grafů a tabulek.

Student po absolutoriu Statistiky je schopen výše uvedené znalosti a dovednosti aplikovat při tvorbě výzkumu v oblasti managementu TVS.

Course completion requirements

Last update: PhDr. Josef Voráček, Ph.D. (03.05.2022)

Zápočet:
Aktivní účast nejméně na 75 % seminářů. Vypracování všech úloh zadaných na semináři.
Zkouška:
Zkouška se skládá ze tří navazujících částí:

1. Řešení statistického problému pomocí počítače – provedení potřebných výpočtů.
2. Písemná část: interpretace výsledků získaných v první části a řešení úloh ze statistiky a teorie pravděpodobnosti.
3. Ústní část: statistická teorie.

Literature

Last update: PhDr. Josef Voráček, Ph.D. (03.05.2022)

Povinná:

NEUBAUER, J., SEDLAČÍK, M., KŘÍŽ, O. Základy statistiky. Aplikace v technických a ekonomických vědách. Praha: Grada Publishing, a. s., 2012. ISBN 978–80–247–4273–1.
HRACH, Karel: Sbírka úloh ze statistiky. Ústí nad Labem. FSE UJEP, 2006. ISBN 80-7044-845-8.

Doporučená:

WONNACOT, T., WONANCOT R. J. Statistika pro obchod a hospodářství. Praha: Victoria Publishing, 1993. ISBN 80–85605–09–0.
SWOBODA, H. Moderní statistika. Praha: Nakladatelství Svoboda, 1977.
WALKER, I. Výzkumné metody a statistika. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010. ISBN 978-80-247-6920-5.
ŘEZANKOVÁ, H., LÖSTER, T., ŠULC, Z. Úvod do statistiky. 2. přepracované vydání. Praha: Vysoká škola ekonomická v Praze, Nakladatelství Oeconomica, 2019. ISBN 978–80–245–2301–9.
ŘEZANKOVÁ, H. Analýza dat z dotazníkových šetření. 4. přepracované vydání. Praha: Professional Publishing, s. r. o., 2017. ISBN 978–80–906594–8–3.
HENDL, J. Přehled statistických metod. Analýza a metaanalýza dat. 4. rozšířené vydání. Praha: Portál, s. r. o., 2012. ISBN 978–80–262–0200–4.
ZVÁROVÁ, J. Základy statistiky pro biomedicínské obory. Praha: Karolinum, 1998. ISBN 80-7184-786-0.
SOUČEK, E. Statistika pro ekonomy. Praha: Vysoká škola ekonomie a managementu. 2007. ISBN 978-80-86730-06-6.
LIKEŠ, J., CYHELSKÝ, L., HINDLS, R. Úvod do statistiky a pravděpodobnosti. Učební text. 1. vyd. Praha: VŠE, 1998. 172 s. ISBN 80-7079-028-8.
STUCHLÝ, J. Statistika I. Cvičebnice ze statistických metod pro manažery. 1. vyd. Praha: VŠE, 1999. 156 s. ISBN 80-7079-754-1.

Requirements to the exam

Last update: PhDr. Josef Voráček, Ph.D. (03.05.2022)

Aktivní účast nejméně na 75 % seminářů. Vypracování všech úloh zadaných na semináři.
Zkouška:
Zkouška se skládá ze tří navazujících částí:

1. Řešení statistického problému pomocí počítače – provedení potřebných výpočtů.
2. Písemná část: interpretace výsledků získaných v první části a řešení úloh ze statistiky a teorie pravděpodobnosti.
3. Ústní část: statistická teorie.

Syllabus

Last update: PhDr. Josef Voráček, Ph.D. (03.05.2022)

Přednášky:

1. Úkoly statistiky, shrnování a třídění dat, hromadné jevy. Statistická jednotka, statistický soubor, základní soubor, výběrový soubor, rozsah výběru, statistický znak, typy statistických znaků.
2. Popisná statistika. Základní zpracování statistických dat – tabulky: absolutní a relativní četnost, bodové a intervalové rozdělení četnosti u číselných dat. Grafy znázornění dat, histogram, shlukový graf, box-graf.
3. Popisná statistika: charakteristiky polohy, variability a koncentrace kvantitativního znaku. Úvod do statistických výpočtů v Excelu.
4. Teorie pravděpodobnosti: Základy kombinatoriky. Náhodný jev a jeho pravděpodobnost.
5. Klasická teorie pravděpodobnosti. Podmíněná pravděpodobnost. Základní pravidla pro počítání s pravděpodobnostmi. Bayesův vzorec
6. Náhodná veličina: distribuční funkce náhodné veličiny, diskrétní náhodné veličiny, spojité náhodné veličiny. Charakteristiky náhodných veličin. Rozdíl mezi teoretickou a empirickou charakteristikou.
7. Rozdělení pravděpodobnosti pro diskrétní náhodné veličiny.
8. Rozdělení pravděpodobnosti pro spojité náhodné veličiny. Normální rozdělení a normované normální rozdělení.
9. Výběrová šetření.
10. Odhady charakteristik základního souboru: bodový a intervalový odhad, vlastnosti odhadu, robustnost.
11. Testování statistických hypotéz. Základní tabulka rozhodnutí u statistického testu, chyba I. a II. druhu, hladina významnosti.
12. Popis kontingenční tabulky, různé způsoby vyjádření.
13. Úvod do korelace, typy korelačních koeficientů.
14. Měření těsnosti závislosti. Regrese dvou proměnných.

Semináře:

1. Úlohy na přesnou specifikaci statistické jednotky, na homogenitu statistického souboru a na určení statistického znaku.
2. Sestavování tabulek a grafů pro jednotlivé typy statistických znaků, zejména s využitím programu Excel.
3. Výpočty charakteristik polohy, variability, šikmosti a špičatosti kvantitativního znaku.
4. Kombinatorické výpočty: řešení jednoduchých kombinatorických úloh, určování pravděpodobnosti pomocí kombinatorických principů.
5. Úlohy na výpočty pravděpodobnosti využívající pravidla pro počítání s pravděpodobnostmi.
6. Konstrukce distribučních funkcí náhodných veličin. Určování charakteristik náhodných veličin.
7. Řešení úloh s diskrétní náhodnou veličinou.
8. Řešení úloh se spojitou náhodnou veličinou. Počítání pomocí tabulek distribuční funkce normálního rozdělení.
9. Časové řady. Dekompozice časové řady na složky. Očišťování časových řad. Modelování trendu. Určení vhodného typu trendové funkce. Význam časových řad, použití v praxi.
10. Indexy a absolutní rozdíly jako nástroj srovnávání a analýzy. Srovnání a analýza složených a sou¬hrnných indexů. Význam, použití v praxi.
11. Řešení úloh na testování statistických hypotéz.
12. Úlohy využívající kontingenční tabulky.
13. Testy hypotéz korelaci.
14. Jednoduché případy nelineární a mnohonásobné regrese. Testy hypotéz v regresi.