Předmět Statistika (INM / KSTA)

Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu INM / KSTA - Statistika, Obchodně-podnikatelská fakulta v Karviné, Slezská univerzita v Opavě (SU).

Materiál	Typ	Datum	Počet stažení

Obsah

1. Analýza rozptylu (ANOVA) - Jeden faktor2. Analýza rozptylu- Dva a více faktorů, neparametrická ANOVA3. Regresní analýza - Jednorozměrná, lineární4. Regresní analýza - Jednorozměrná, nelineární5. Regresní analýza - Vícerozměrná6. Regresní analýza - Vícerozměrná: Multikolinearita, heteroskedasticita, autokorelace7. Základy analýzy časových řad8. Analýza trendu časové řady (ČŘ)9. Analýza sezónní a náhodné složky ČŘ10. Modely exponenciálního vyrovnání ČŘ11. Modely ARIMA12. Modely SARIMA12. Prognózování v ČŘ1. Analýza rozptylu (ANOVA) - Jeden faktorNezávislý a závislý faktor, předpoklady analýzy rozptylu s jedním faktorem. Postup při analýze rozptylu s jedním faktorem. Míra těsnosti závislosti, determinační a korelační poměr.Seminář: Řešení příkladů jednofaktor. ANOVA pomocí Excelu, Analýza dat..., aplikace ANOVA v marketingu - příklady na datech z dotazníku.2. Analýza rozptylu- Dva a více faktorů, neparametrická ANOVAAnalýza rozptylu se dvěma faktory. Předpoklady ANOVA se 2 faktory. Dvoufaktorová ANOVA bez interakce a s interakcí. Kruskal-Wallisova neparametrická ANOVA.Seminář: Řešení příkladů dvoufaktor. ANOVA pomocí Excelu, Analýza dat..., aplikace ANOVA v marketingu - příklady na datech z dotazníku. Příklady použití Kruskal-Wallisovy ANOVA3. Regresní analýza - Jednorozměrná, lineárníCo je regresní analýza (RA) - jednoduchá, vícenásobná, lineární, nelineární. Podstata jednoduché lineární RA - bodový diagram, regresní přímka, regresní koeficienty, přiléhavost, koeficient determinace, testy hypotéz.Seminář: Řešení příkladů jednoduché lineární RA pomocí Excelu. Základy práce s SPSS. Testy významnosti regresních koeficientů.4. Regresní analýza - Jednorozměrná, nelineárníJednoduchá nelineární RA - základní typy nelinearity, Törnquistovy křivky a jejich aplikace v ekonomii.Seminář: Řešení příkladů jednoduché lineární a nelineární RA pomocí Excelu a SPSS.5. Regresní analýza - VícerozměrnáVícenásobná lineární RA - kritérium, prediktory, regresní nadrovina, koeficient determinace. Použití VRA pro nominální prediktory a korelační koeficienty. Aplikace na příkladech z ekonomické oblasti (marketingový výzkum).Seminář: Řešení příkladů vícerozměrné lineární a nelineární RA pomocí Excelu a SPSS.6. Regresní analýza - Vícerozměrná: Multikolinearita, heteroskedasticita, autokorelacePopulační a výběrová regresní funkce. Klasický vícerozměrný lineární regresní model. Multikolinearita a její příčiny. Heteroskedasticita, testy H-S (Parkův test H-S, Bartleyův test F-S) a její odstraňování. Autokorelace (znaménkový test).Seminář: Řešení příkladů testů heteroskedasticity a autokorelace v Excelu a SPSS.7. Základy analýzy časových řadTypy ekonomických ČŘ. Elementární charakteristiky ČŘ. Modely ekonomických ČŘ - dekompoziční, exponenciálního vyrovnání, ARIMA.Seminář: Řešení příkladů elementárních charakteristik ČŘ pomocí Excelu.8. Analýza trendu časové řady (ČŘ)Analytické metody stanovení trendů ČŘ: regresní analýza (MNČ - metoda nejmenších čtverců, MMV - metoda maximální věrohodnosti). Syntetické metody: klouzavé průměry, exponenciální vyrovnání.Seminář: Řešení příkladů stanovení trendů pomocí analytických i syntetických metod s využitím Excelu, resp. SPSS.9. Analýza sezónní a náhodné složky ČŘAnalýza sezónní složky: modely konstantní sezónnosti se schodovitým trendem, s lineárním trendem. Modely proporcionální sezónnosti. Analýza náhodné složky: statistické testy náhodné složky pomocí reziduíSeminář: Řešení příkladů stanovení modelů konstantní sezónnosti pomocí Excelu. Predikce v modelech konstantní a proporcionální sezónnosti pomocí Excelu.10. Modely exponenciálního vyrovnání ČŘModely exponenciálního vyrovnání ČŘ (jednoduchý, Holtův, Wintersův model EV)Seminář: Řešení příkladů modelů EV pomocí SPSS: identifikace modelu, výpočet koeficientů, verifikace modelu, predikce v modelu.

Získané způsobilosti

Získání hlavních poznatků základních statistických a ekonometrických metod jako je analýza rozptylu, regresní analýza a analýza časových řad. Schopnost aplikovat teoretické poznatky v praxi při řešení statistických úloh pomocí Excelu a SPSS.

Literatura

RAMÍK, J. Statistika. Karviná: OPF SU, 2007. RAMÍK, J., ČEMERKOVÁ, Š. Statistika B. Učební text. Karviná: OPF SU, 1998. ISBN 80-7248-001-4.RAMÍK, J, ČEMERKOVÁ, Š. Statistika pro ekonomy. Karviná: OPF SU, 2000. GURAJATI, D. N. Basic Econometrics, 4. Ed. Mc Graw-Hill, Singapore, 2003. ISBN 0-07-233542-4.RAMÍK, J., ČEMERKOVÁ, Š. Kvantitativní metody B - Statistika. Distanční studijní opora. Karviná, OPF SU, 2003. ISBN 80-7248-198-3.ARLT, J. Moderní metody modelování ekonomických časových řad. 1. vyd. Praha: Grada Publishing, 1999. ISBN 80-7169-539-4.HANOUSEK J., CHARAZMA, P. Moderní metody zpracování dat - matematická statistika pro každého. Praha: Grada, 1992. SEGER, J., HINDLS, R. Statistické metody v tržním hospodářství. Praha, 1996. ISBN 80-7187-058-7.MELOUN, M., MILITKÝ, J. Statistické zpracování experimentálních dat. Praha: Edice PLUS, 1994. ISBN 80-85297-56-6.NOVÁK, I., SEGER, J., ZYCHOVÁ, L. Statistika B. Praha, skriptum VŠE Praha, Fakulta informatiky a statistiky, 1992. JAROŠOVÁ, J. Statistika B - Řešené příklady. Praha: FIS VŠE, 1995. WONNACOT, T. H., WONNACOT, J. W. Statistika pro obchod a hospodářství. Praha: Victoria Publishing, 1993.

Požadavky

průběžný test, forma zkoušky: písemná

Garant

Prof. RNDr. Jaroslav RAMÍK, CSc.

Vyučující

Mgr. Radmila STOKLASOVÁ, Ph.D.Ing. Filip TOŠENOVSKÝ, Ph.D.