Předmět Statistical Modeling (DESE13YA)

Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu DESE13YA - Statistical Modeling, Provozně ekonomická fakulta, Česká zemědělská univerzita v Praze (ČZU).

Materiál	Typ	Datum	Počet stažení

Cíl

Vybavit doktorandy metodologickým aparátem, potřebným pro kvalifikovanou tvorbu a korektní aplikaci statistických modelů, které nacházejí významné využití v ekonomickém respektive marketingovém významu. Ve výuce budou preferovány seminární formy a řízená individuální práce doktorandů (případové studie, projekty).

Osnova

PřednáškaLineární statistické modelyInduktivní postupy v lineární regresiRegresní diagnostikaMnohonásobná regreseMnohonásobná regreseMnohonásobná regreseRegresní modely s kategoriálními vysvětlujícími proměnnýmiKonstrukce optimálního regresního modeluKonstrukce optimálního regresního modeluZobecněný lineární modelAnalýza rozptyluAnalýza rozptyluAnalýza rozptyluAnalýza kovarianceCvičeníPříklady jednoduchých lineárních regresních modelůIntervalový odhad a testování hypotéz v lineární regresiDetekce odlehlých a vlivných pozorováníOdhady parametrů vícenásobných regresních modelůOdhady parametrů vícenásobných regresních modelůOdhady parametrů vícenásobných regresních modelůUžití 'dummy' proměnných v regresních modelechHledání optimální podmnožiny vysvětlujících proměnných (stepwise regression)Hledání optimální podmnožiny vysvětlujících proměnných (stepwise regression)Hledání optimální podmnožiny vysvětlujících proměnných (stepwise regression)Jednoduchá i vícenásobná analýza rozptyluJednoduchá i vícenásobná analýza rozptyluJednoduchá i vícenásobná analýza rozptyluJednoduchá i vícenásobná analýza rozptylu

Získané způsobilosti

Znalosti:Doktorandi ovládají metodologický aparát, který je potřebný pro tvorbu a korektní aplikaci lineárních i nelineárních regresních modelů. Dosažené znalosti zahrnují jak teoretické základy statistického modelování, tak i nezbytné znalosti metodologie statistických zjišťování.Dovednosti:Absolventi dovedou analyzovat daný ekonomický problém a na základě této analýzy navrhnout adekvátní statistický model, který je v souladu s obecnou ekonomickou teorií i aplikovanou statistikou. Jsou schopni posoudit kvalitu disponibilních dat i kvalitu příslušného modelu a dle potřeby model upravit.Kompetence - komunikace:Jsou připraveni a kvalifikováni pro komunikaci, prezentaci odborných témat, kritickou analýzu a diskusi jak z akademického tak i praktického hlediska.Kompetence - úsudek:Dosažená řešení jsou schopni zhodnotit respektive variantní řešení porovnat podle zvolených kriterií ekonomických, statistických i technických. Na základě získaných výsledků jsou schopni přijímat kvalifikovaná rozhodnutí.

Literatura

ZákladníJazyk výuky: AngličtinaAnděl, J.: Statistické metody, MATFYZPRESS, Praha, 1998Dowdy, S., Wearden, S.: Statistics for Research, Wiley, New York, 1983Gujarati, D.: Essentials of Econometrics, Mc Graw Hill, Boston, 1992Neter, J., Wasserman, W., Kutner, M.H.: Applied Linear Statistical Models, Irwin, 1985Sachs, L.: Applied Statistics, Springer-Verlag, New York, 1984DoporučenáJazyk výuky: AngličtinaGrofík, R. a kol.: Štatistika, Príroda, Bratislava, 1987Hebák, P., Hustopecký, J.: Vícerozměrné statistické metody s aplikacemi, SNTL/ALFA, Praha, 1987Kába, B., Svatošová, L. Statistika, CREDIT, Praha, 2004Macháček, O. a kol.: Matematická statistika II, PEF VŠZ, Praha, 1990Svatošová, L., Hříbal, J., Volma, M.: Systém SAS příručka pro uživatele, CREDIT, Praha, 2000

Požadavky

Statistika na úrovni magisterského studia.

Garant

doc. RNDr. Bohumil Kába, CSc.