Předmět Kvantitativní nástroje v rozhodování (6MI521)

Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu 6MI521 - Kvantitativní nástroje v rozhodování, Fakulta managementu JH, Vysoká škola ekonomická v Praze (VŠE).

Materiál	Typ	Datum	Počet stažení

Obsah

1. Analýza 0-1 kategoriálních dat (pravděpodobnostní modely, jednovýběrový problém o proporci, absolutní a relativní riziko, poměr šancí).2. Analýza obecných kategoriálních dat (Pearsonův test dobré shody s multinomickým rozdělením, nezávislost dvou kategoriálních znaků).3. Analýza párových kategoriálních dat (McNemarův test, homogenita a symetrie v tabulkách r x r).4. Analýza rozptylu jednoduchého třídění a Kruskal-Wallisův test.5. Analýza rozptylu - blokové studie.6. Regrese s jedním prediktorem -- část I.7. Regrese s jedním prediktorem -- část II.8. Regrese - ověřování předpokladů a nápravné prostředky.9. Vícenásobná regrese (kvalitativní prediktor v modelu a pomocné proměnné, interakce mezi kvalitativními prediktory, interakce kvalitativního a kvantitativního prediktoru).10. Trend v časových řadách.11. Sezóna v časových řadách.12. Náhodná složka v časových řadách.13. Volná diskuze a ukázka závěrečného testu.

Získané způsobilosti

Po úspěšném absolvování budou studenti schopni statisticky posoudit (ne)závislost dvou kvalitativních, kvalitativního a kvantitativního a dvou či více kvantitativních znaků. Studenti budou ovládat následující metody k ohodnocení (ne)závislosti dvou kvalitativních znaků: porovnání proporcí ve dvou nezávislých výběrech, Pearsonův chí-kvadrát test, McNemarův, Stuartův, Bhapkarův a Bowkerův test. Pomocí testů založených na analýze rozptylu (parametrických i neparametrických) budou studenti schopni posoudit (ne)závislost kvantitativního a kvalitativního znaku. Dále budou studenti disponovat znalostí základních principů lineární regrese, zejména s ohledem na ohodnocení závislosti kvantitativního znaku na jedné či více kvantitativních i kvalitativních proměnných. Studenti budou též ovládat základní metody užívané k analýze nesezónních i sezónních časových řad.

Literatura

TypAutorNázevMísto vydáníNakladatelRokISBNZKOMÁREK, A. -- KOMÁRKOVÁ, L.Statistická analýza závislostí s příklady v R.Praha:Oeconomica, 2007.978-80-245-1226-6DKOMÁRKOVÁ, L. -- KOMÁREK, A. -- BÍNA, V.Základy analýzy dat a statistického úsudku s příklady v R.Praha:Oeconomica, 2007.978-80-245-1227-3DDALGAARD, P.Introductory statistics with R.New York:Springer, 2008.978-0-387-79053-4DDALGAARD, P.Introductory statistics with R.New York:Springer, 2002.0-387-95475-9DMAINDONALD, J H. -- BRAUN, J.Data analysis and graphics using R : an example - based approach.Cambridge:Cambridge University Press, 2010.978-0-521-76293-9DMAINDONALD, J H. -- BRAUN, J.Data analysis and graphics using R : an example-based approach.Cambridge:Cambridge University Press, 2005.0-521-81336-0DMURRELL, P.R graphics.Boca Raton:Chapman, 2006.1-58488-486-XDVENABLES, W N. -- RIPLEY, B D.Modern applied statistics with S.New York:Springer, 2002.0-387-95457-0DVENABLES, W N. -- RIPLEY, B D.S programming.New York:Springer, 2000.0-387-98966-8DVERZANI, J.Using for introductory statistics.Boca Raton:Chapman, 2005.1-58488-450-9

Požadavky

V případě potřeby může zkoušející po závěrečném testu přistoupit u vybraných studentů ještě i k ústní zkoušce.

Garant

doc. Ing. Vladislav Bína, Ph.D.

Vyučující

doc. Ing. Vladislav Bína, Ph.D.