Aplikovaná statistika 2007 program přednášek pro 2. ročník denního studia Přednáška 1 • Seznámení se studijním programem • Podmínky k uzavření kurzu • Historie statistiky, osobnosti • Literatura, zdroje dat • Softwarové produkty Přednáška 2 • Základní statistické pojmy – opakování • Exkurz do popisné statistiky • základní prostředky popisu statistických souborů • momenty a kvantily • charakteristiky polohy a variability • charakteristiky šikmosti a špičatosti Přednáška 3 Exkurz do matematické statistiky • odhady bodové a intervalové • testování statistických hypotéz (χ2 test dobré shody) Analýza závislostí – úvod • základní pojmy • různé typy závislostí Přednáška 4 Analýza závislostí dvou kvalitativních proměnných • kombinační a asociační tabulky • test χ2 v kombinační tabulce • čtyřpolní tabulka • koeficienty asociace, kontingenční koeficienty
Přednáška 5 Analýza závislostí kvantitativní proměnné na kvalitativních proměnných – úvod • navrhování experimentů • analýza rozptylu pro jeden faktor • metody mnohonásobného porovnávání • Schéffého metoda • Tuckeyho metoda Přednáška 6 Analýza závislostí kvantitativní proměnné na kvalitativních proměnných – pokračování • analýza rozptylu pro dva faktory • s interakcemi • bez interakcí • metody mnohonásobného porovnávání Analýza rozptylu pro kvalitativní proměnné Přednáška 7 Neparametrické testy • úvod do problematiky • výhody a nevýhody neparametrických testů • klasifikace neparametrických testů • znaménkový test • Wilcoxonův jednovýběrový test • Wilcoxonův dvouvýběrový test • McNamarův test • Kruskal-Wallisův test • Schéffého a Némenyiho test • Friedmanův test • Némenyiho test
Přednáška 8 Analýza závislostí kvantitativních proměnných – úvod do regresní a korelační analýzy • Regresní analýza • lineární regresní model • typy regresních funkcí • metody odhady parametrů regresních funkcí Přednáška 9 Testy hypotéz v regresní analýze • individuální t-testy • celkový F-test • sekvenční F-test ANOVA v regresi • tříděná data • netříděná data Mnohonásobná regresní analýza Sdružené regresní přímky • odhad parametrů sdružených přímek • úvod do korelační analýzy Přednáška 10 Korelační analýza • jednorozměrná • vícerozměrná Testy hypotéz v korelační analýze Multikolinearita • identifikace (Bartlettův test) • odstraňování multikolinearity
Přednáška 11 Analýza časových řad • základní pojmy, druhy časových řad • elementární charakteristiky časových řad • analytické vyrovnávání • typy trendových funkcí • metody odhadu jejich parametrů Přednáška 12 Mechanické vyrovnávání časových řad • klouzavé průměry • prosté • vážené Úvod do hospodářské statistiky Přednáška 13 Indexy a diference • základní pojmy, druhy indexů • jednoduché indexy • složené a souhrnné indexy množství a úrovně Cenové indexy v ČR Přednáška 14 Směřování statistiky v 21. století – data mining • definování základních pojmů • rozdíly mezi statistikou a data miningem • metody a algoritmy • klasické • moderní • softwarové prostředky pro data mining • data mining v ČR
LITERATURA: 1. ANDĚL J. Matematická statistika. Praha: SNTL, 1978 2. BLATNÁ, D. Neparametrické metody. Praha: VŠE, 1996 3. HINDLS, R.- HRONOVÁ, S. - NOVÁK, I. Analýza dat v manažerském rozhodování. Praha: Grada, 1999 4. KLÍMEK, P., RYTÍŘ, V. Statistické metody pro ekonomy. Zlín: UTB, 2001 5. KLÍMEK, P., RYTÍŘ, V. Ekonomická statistika. Zlín: UTB, 2001 6. KLÍMEK, P. Aplikovaná statistika pro ekonomy. Skripta pro 2. ročník denního studia. Zlín: UTB, FaME, 2003 7. KLÍMEK, P. Aplikovaná statistika – cvičení. 2. upravené vydání. Zlín: FaME, 2004. 8. MANSFIELD, E. Statistics for Business and Economics. NY: W&W Norton, 1987 9. PARR RUD, O. Data mining (Praktický průvodce dolováním dat pro efektivní prodej, cílený marketing a podporu zákazníků (CRM). Praha: Computerpress, 2002 10. SEGER, J., HINDLS, R. Statistické metody v ekonomii. Praha: H&H, 1993
