Karta předmětu – prezenční studium Název předmětu:
Ekonomická statistika
Číslo předmětu:
545-0250
Garantující institut:
Institut ekonomiky a systémů řízení
Garant předmětu:
RNDr. Radmila Sousedíková, Ph.D.
Kredity:
6
Povinnost:
povinný
Úroveň studia:
pregraduální
Jazyk výuky:
čeština
Ročník:
2.
Semestr:
letní
Určeno pro fakulty:
HGF
Určeno pro typ studia:
bakalářské
Způsob zakončení:
záp. + zk.
Rozsah výuky:
3+2
Prerekvizity:
nemá
Korekvizity:
nemá
Vyskytuje se v prerekvizitách:
není
Odkaz na web:
Výstupy z učení -
-
-
student prokazuje znalosti: základních postupů a metod popisu statistických souborů, metod zpracování statistických dat z výběrových šetření, základních postupů regresní a korelační analýzy, základních metod analýzy časových řad, student umí: aplikovat získané teoretické znalosti při řešení praktických úloh, používat Microsoft Excel při řešení praktických úloh, student je schopen: využít získané teoretické znalosti a praktické dovednosti při analýze statistického souboru.
Metody výuky (zastoupení jednotlivých metod je třeba kvantifikovat v %) přednášky cvičení samostatná práce
– 42 % – 28 % – 30 %
Anotace Předmět je zaměřen na popis jednorozměrných statistických souborů pomocí rozdělení četností, statistických grafů a charakteristik úrovně a variability. Další část je věnována analýze dat z výběrových šetření pomocí bodových a intervalových odhadů a testování hypotéz. Pozornost je také věnována závislosti statistických proměnných, která je zkoumána pomocí metod regresní a korelační analýzy. Jsou uvedeny základní poznatky z analýzy časových řad.
Povinná literatura HINDLS, Richard aj. Statistika pro ekonomy. 8. vyd. Praha: Professional Publishing, 2007. ISBN 97880-86946-43-6.
Doporučená literatura MAREK, Luboš aj. Statistika pro ekonomy: aplikace. 2. vyd. Praha: Professional Publishing, 2007. ISBN 978-80-86946-40-5.
Nároky na zabezpečení výuky Počítačová učebna pro cvičení.
Metody průběžné kontroly znalostí během semestru Znalosti v průběhu semestru jsou kontrolovány semestrálním projektem a dvěma kontrolními testy.
Osnova přednášek 1) 2) 3) 4) 5) 6) 7)
Základní statistické pojmy, statistická šetření Elementární zpracování statistických údajů: rozdělení četností, statistické grafy, kvantily Charakteristiky úrovně: průměr, modus, medián Charakteristiky variability: variační rozpětí, rozptyl, směrodatná odchylka, variační koeficient Statistické zjišťování a jeho druhy Bodové a intervalové odhady: odhad průměru, rozptylu, relativní četnosti Testování statistických hypotéz: test hypotézy o střední hodnotě, relativní četnosti a rozptylu, test hypotézy o shodě dvou středních hodnot, test hypotézy o shodě dvou rozptylů 8) Dvourozměrné rozdělení četností, analýza rozptylu 9) Regresní a korelační analýza: regresní funkce, odhad parametrů regresní funkce, kvalita regresní funkce a intenzita závislosti 10) Časové řady: základní charakteristiky časových řad, modely časových řad, trendové funkce, klouzavé průměry, složky časové řady,
Osnova cvičení 1) Elementární zpracování statistického souboru: konstrukce tabulky prostého a intervalového rozdělení, konstrukce polygonu a histogramu, výpočet charakteristik polohy a variability s užitím funkcí Microsoft Excel 2) Statistické tabulky, výpočet kvantilů rozdělení pomocí funkcí Microsoft Excel 3) Výpočet intervalů spolehlivosti 4) Testování statistických hypotéz 5) Konstrukce dvourozměrného tabulky rozdělení četností, analýza rozptylu 6) Regresní a korelační analýza s využitím Microsoft Excel 7) Analýza časových řad s využitím Microsoft Excel
Otázky ke zkoušce 1) 2) 3) 4) 5) 6) 7) 8) 9) 10) 11) 12) 13) 14) 15) 16) 17) 18) 19) 20) 21) 22) 23) 24) 25) 26) 27) 28)
Statistická jednotka, statistické znaky a jejich třídění, základní a výběrový soubor Statistické zjišťování a jeho druhy Postup konstrukce prostého a intervalového rozdělení četností Základní typy statistických grafů Kvantily a kvantilové soustavy, odhad kvantilu z intervalového rozdělení Míry úrovně Absolutní a relativní míry variability Statistické zjišťování a jeho druhy Bodový a intervalový odhad Bodový a intervalový odhad průměru, rozptylu a relativní četnosti základního souboru Postup testování statistických hypotéz Chyby při testování hypotéz Test hypotézy o střední hodnotě, relativní četnosti a rozptylu Test hypotézy o shodě dvou středních hodnot Test hypotézy o shodě dvou rozptylů Konstrukce dvourozměrného rozdělení četností, výpočet podmíněných charakteristik Analýza rozptylu Typy regresních funkcí a určování parametrů regresní funkce Určení parametrů lineární regresní funkce metodou nejmenších čtverců Kvalita regresní funkce a intenzita závislosti, index determinace, index korelace a koeficient korelace Druhy časových řad Základní charakteristiky časových řad Modely časových řad Odhad trendu časové řady, základní typy trendových funkcí Odhad parametrů lineární trendové funkce Odhad parametrů exponenciální trendové funkce Volba vhodného modelu trendu Klouzavé průměry
29) Identifikace a popis sezónní složky časové řady 30) Exponenciální vyrovnávání časové řady
Podmínky absolvování předmětu Název úlohy Zápočet a zkouška Zápočet Projekt Písemka 1 Písemka 2 Zkouška Písemná zkouška
Typ úlohy Zápočet a zkouška Zápočet Projekt Písemka Písemka Zkouška Písemná zkouška
Max. počet bodů (akt. za podúlohy) 100 (100) 33 (33) 11 11 11 67 (67) 67
Min. počet bodů 51 17 7 5 5 34 34
Údaje o předmětu v cizím jazyce Annotation The course is focused on the description of one-dimensional statistic files by means of distribution of frequencies, statistic charts, and level and variability characteristics. Another part is dedicated to the analysis of data from sample surveys by means of point estimates and confidence intervals and hypothesis testing. It also addresses dependencies of statistical variables, which are investigated by means of regression and correlation analysis. Basic knowledge of the time series analysis are introduced.
Outline of lectures 1) 2) 3) 4) 5) 6) 7)
Basic statistic terms, statistic surveys Elementary processing of statistic data: distribution of frequencies, statistical charts, quantiles Level characteristics: average, modus, median Characteristics of variability: range, variance, standard deviation, coefficient of variation Statistical survey and its types Point estimates and confidence intervals: estimates of average, variance, relative frequency Testing of statistical hypotheses: hypothesis testing: mean value, relative frequency and variance, hypothesis testing: compliance of two mean values, hypothesis testing: compliance of two variances 8) Two-dimensional distribution of frequency, variance analysis 9) Regression and correlation analysis: regression function, estimate of the regression function parameters, regression function quality and dependence intensity 10) Time series: basic characteristics of time series, time series models, trend functions, moving averages, time series components
Outline of exercises 1) Elementary processing of a statistical population: construction of a simple and interval distribution table, construction of a polygon and histogram, calculation of location and variability characteristics with use of the Microsoft Excel functions 2) Statistical tables, calculation of quantile distribution with use of the Microsoft Excel functions 3) Calculations of confidence intervals 4) Statistical hypothesis testing 5) Construction of a two-dimensional frequency distribution table, variance analysis 6) Regression and correlation analysis with use of the Microsoft Excel functions 7) Time series analysis with use of the Microsoft Excel functions
Exam question topics 1) 2) 3) 4) 5) 6) 7) 8) 9) 10) 11) 12) 13) 14) 15) 16) 17) 18) 19) 20) 21) 22) 23) 24) 25)
Statistical unit, statistical signs and their classification, basic and selective population Statistical survey and its types Method of construction of a simple and interval frequency distribution Basic types of statistical charts Quantiles and quantile systems, quantile estimate from the interval distribution Level rates Absolute and relative variability rates Statistical survey and its types Point estimates and confidence intervals Point estimates and confidence intervals: average, variance and relative frequency, study population Statistical hypothesis testing procedure Errors in hypothesis testing Hypothesis testing: mean value, relative frequency and variance Hypothesis testing: compliance of two mean values Hypothesis testing: compliance of two variances Construction of two-dimensional frequency distribution, calculation of conditional characteristics Variance analysis Types of regression functions and determination of the regression function parameters Determination of the linear regression function parameters by with use of the least square method Regression function quality and dependency intensity, determination index, correlation index and correlation coefficient Types of time series Basic characteristics of time series Models of time series Estimate of the time series trend, basic types of trend functions Estimate of the linear trend function parameters
26) 27) 28) 29) 30)
Estimate of the exponential trend function parameters Selection of the suitable model trend Moving averages Identification and description of the seasonal component of a time series Exponential smoothing of time series