Inovace předmětu
STATISTIKA Obsah 1.
Inovace předmětu STATISTIKA ..................................................................................... 2
2.
Sylabus pro předmět STATISTIKA ................................................................................. 3
3.
Pomůcky ........................................................................................................................ 7
Evropský sociální fond Praha a EU – Investujeme do vaší budoucnosti 1
1. Inovace předmětu STATISTIKA Předmět Statistika se na bakalářském oboru Podnikové informační systémy vyučoval dosud ve dvou částech. V zimním semestru se vyučoval kurz STA1 a v letním semestru kurz STA2. V kurzu STA1 se vyučovaly oblasti Popisná statistika, Pravděpodobnost, Matematická statistika – bodové a intervalové odhady. Kurz STA2 plynule navazoval na kurz STA1 a výuka se zaměřovala na testování hypotéz, analýzu závislostí, časové řady a indexní analýzu. Jelikož na každý kurz připadalo 14 výukových týdnů, látka byla probírána do hloubky, studenti se naučili počítat různé variety příkladů a i se důkladně seznámili s používáním statistických vzorců, tabulek, statistických funkcí a nástrojů analýzy dat. Inovace předmětu Statistika spočívá v tom, že dojde ke spojení kurzů STA1 a STA2 a současně se tak zredukuje zejména obsah procvičované látky. Základní oblasti statistiky zůstanou zachovány – Popisná statistika, Pravděpodobnost, Matematická statistika, Analýza závislostí, Časové řady a Indexní analýza, dojde pouze k zúžení rozsahu praktické výuky na základní minimum. Na cvičeních se studenti seznámí se základními typy příkladů v jednotlivých oblastech statistiky a současně se naučí práci se statistickými vzorci a tabulkami. Výuka bude probíhat v programu MS Excel, ve kterém se studenti naučí používat základní statistické vzorce a základní nástroje analýzy dat, zejména kontingenční tabulku a regresní a korelační analýza. Vytvořením nového redukovaného kurzu došlo i ke změně sylabu, který je uveden v kapitole 2. Kapitola 3 obsahuje seznam výukových pomůcek, které byly navrženy speciálně pro tento předmět – statistické vzorce, statistické tabulky a soubor prezentací na cvičení.
Evropský sociální fond Praha a EU – Investujeme do vaší budoucnosti 2
2. Sylabus pro předmět STATISTIKA Forma a rozsah výuky:
Prezenční výuka Přednáška (90 min. týdně) Cvičení (90 min. týdně) 7 kreditů ECTS (1 ECTS kredit = 26 hodin studijní zátěže)
Typ a ročník studia:
Povinný kurz pro bakalářský obor Podnikové informační systémy; 3. resp. 4 semestr studia Pro zápis předmětu nejsou stanovena žádná omezení, není požadována žádná výchozí praxe.
Cíl předmětu: Objasnit studentům význam a pojetí moderní statistiky, základní statistické pojmy a přiblížit studentům možnosti prezentace statistických dat a způsoby jejich analýzy. Studenti se seznámí se základními oblastmi statistiky – popisná statistika, pravděpodobnost, matematická statistika, regresní a korelační analýza, analýza časových řad a indexní analýza. Studenti se naučí aplikovat základní statistické postupy a správně interpretovat výsledky. Výsledky učení: Po úspěšném absolvování kurzu budou studenti schopni porozumět statistickým datům, aplikovat základní statistické postupy a správně interpretovat výsledky. Současně se naučí pracovat se základními statistickými funkcemi a nástroji analýzy dat v programu MS Excel a interpretovat příslušné statistické výstupy. Probíraná látka: 1. Popisná statistika – typy proměnných, elementární zpracování statistických údajů, míry polohy, míry variability 2. Pravděpodobnost – náhodný jev a definice pravděpodobnosti, náhodná veličina a její rozdělení, charakteristiky náhodných veličin 3. Matematická statistika – druhy statistických zjišťování, bodové a intervalové odhady, testování hypotéz 4. Analýza závislosti – test nezávislosti v kontingenčních tabulkách, analýza rozptylu, regresní a korelační analýza 5. Analýza časových řad – druhy časových řad, elementární charakteristiky, modelování časových řad 6. Indexní analýza – typy a vlastnosti ukazatelů; individuální, složené a souhrnné indexy Evropský sociální fond Praha a EU – Investujeme do vaší budoucnosti 3
Probíraná témata: Kurz je rozdělen na 6 částí. První část kurzu je zaměřena na problematiku popisné statistiky. Student se zde mimo jiné naučí pracovat se základními statistickými funkcemi programu MS Excel. Druhá část se soustředí na pravděpodobnost, zejména náhodnou veličinu a její charakteristiky a rozdělení. Student zde bude aktivně využívat nejen statistické vzorce a funkce v programu MS Excel, ale naučí se pracovat i se statistickými tabulkami. Problematika matematické statistiky bude rozvíjena ve třetí části. Student se seznámí se smyslem matematické statistiky, typy výběrových šetření a naučí se zpracovávat data z výběrových zjišťování. Čtvrtá část kurzu se soustředí na analýzu závislosti mezi různými druhy statistických proměnných. Student zde bude aktivně využívat panel nástrojů Analýzy dat programu MS Excel a naučí se orientovat ve statistických výstupech a jejich interpretaci v praxi. Problematika časových řad bude probírána v páté části kurzu. Student se seznámí s druhy časových řad, jejich jednotlivými složkami, očišťováním a modelováním. Závěrečná šestá část kurzu je zaměřena na indexní analýzu, která má svůj význam především v oblasti statistického srovnávání. I. Popisná statistika I.I Základní statistické pojmy a typy proměnných I.II Zpracování statistických údajů – statistické grafy, tabulka rozdělení četností I.III Míry polohy – aritmetický průměr, harmonický průměr, kvadratický průměr, geometrický průměr; modus; medián; kvantily I.IV Míry variability – variační rozpětí, rozptyl, směrodatná odchylka, variační koeficient; rozklad rozptylu II. Pravděpodobnost II.I Náhodný jev, definice pravděpodobnosti II.II Náhodná veličina – základní formy popisu zákona rozdělení, spojitá a diskrétní náhodná veličina, charakteristiky náhodné veličiny II.III Diskrétní rozdělení náhodné veličiny – Alternativní rozdělení, Binomické rozdělení, Poissonovo rozdělení, Hypergeometrické rozdělení II.IV Spojitá rozdělení náhodné veličiny – Normální rozdělení, Normované normální rozdělení III. Matematická statistika III.I Statistické zjišťování a jeho druhy Evropský sociální fond Praha a EU – Investujeme do vaší budoucnosti 4
III.II Bodové a intervalové odhady – střední hodnota, rozptyl, relativní četnost, určení minimálně nutného rozsahu výběru III.III Testování statistických hypotéz – parametrické testy: střední hodnota, rozptyl, relativní četnost III.IV Testování statistických hypotéz – neparametrické testy: chí-kvadrát test dobré shody, Kolmogorov-Smirnovův test IV. Analýza závislosti IV.I Chí-kvadrát test nezávislosti v kontingenční tabulce IV.II Analýza rozptylu IV.III Regresní a korelační analýza – přímková regrese V. Analýza časových řad V.I Druhy časových řad, elementární charakteristiky časových řad – průměry hodnot, diference, tempa a průměrná tempa růstu V.II Dekompozice časové řady V.III Popis trendové složky – odhad lineárního trendu V.IV Vyrovnávání časové řady – klouzavé průměry VI. Indexní analýza VI.I Typy a vlastnosti ukazatelů VI.II Indexy a absolutní rozdíly jako nástroj srovnání – jednoduché individuální indexy, složené individuální indexy, souhrnné indexy VI.III Indexy a absolutní rozdíly jako nástroj analýzy – metoda postupných změn Požadavky na úspěšné absolvování předmětu:
Aktivní účast na přednáškách/cvičeních. V průběhu semestru dva průběžné testy. Předmět zakončen zkouškou ve formě písemného testu.
Způsoby a kritéria hodnocení: Druh Aktivní účast na přednáškách/cvičeních Absolvování průběžných testů Absolvování zkouškového testu
Prezenční studium 10 % 40 % 50 %
Evropský sociální fond Praha a EU – Investujeme do vaší budoucnosti 5
Celkem
100 %
Studenti v průběhu semestru absolvují dva průběžné testy. Z každého průběžného testu bude možné získat max. 20 bodů, v součtu tedy 40 bodů. Celková váha absolvovaných průběžných testů k celkovému hodnocení je 40 %. Za aktivní účast na přednáškách/cvičeních může student dosáhnout 10 bodů. Podmínkou připuštění k závěrečné zkoušce je získání minimálně 50 % bodů z průběžných testů a aktivní účasti na přednáškách/cvičeních (tj. celkem 25 bodů). Při nesplnění této podmínky není student připuštěn ke zkoušce a je hodnocen známkou „Nevyhověl“. Závěrečná zkouška je formou písemného testu. Student z tohoto zkouškového testu může získat max. 50 bodů, tj. 50 % k celkovému hodnocení předmětu. Klasifikace: Rozsah bodů 100 – 90 % 89 – 75 % 74 – 60 % 59 % a méně
Hodnocení Výborně Velmi dobře Dobře Nevyhověl
Vyučující:
prof. Ing. Richard Hindls, CSc., dr. h. c. (přednášející) Ing. Věra Jeřábková, Ph.D. (cvičící) Ing. Adam Čabla (cvičící)
Studijní zátěž (počet hodin): Účast na přednáškách Účast na cvičeních Příprava na přednášky Příprava na cvičení Příprava na průběžné testy Příprava na závěrečný test Studijní zátěž celkem
28 h 28 h 14 h 14 h 30 h 68 h 182 h
Literatura:
Druh lit.
ISBN
Název knihy
Evropský sociální fond Praha a EU – Investujeme do vaší budoucnosti 6
Autoři
Rok vydání
Z
978-80-86946-43-6
Statistika pro ekonomy
Hindls, R.
2007
Z
978-80-7431-118-5
Statistika v příkladech
Marek, L.
2013
D
80-245-0178-3
Příklady k předmětu Statistika A
Arltová, M.
2001
D
80-7261-003-1
Elementární statistická analýza
Cyhelský, L., Kahounová, J., Hindls, R.
1999
D
80-7261-013-9
Metody statistické analýzy pro ekonomy
Hindls, R., Hronová, S., Novák, I.
2000
D
80-7333-040-7
Počet pravděpodobnosti v příkladech
Hebák, P., Kahounová, J.
2004
D
978-80-245-1574-8
Praktikum k výuce matematické statistiky. II. Testování hypotéz
Hebák, P., Bílková, D., Svobodová, A.
2009
D D
Předpokládané Metody statistického srovnávání vydání podzim 2014 IASTAT – interaktivní učebnice statistiky
Petkovová L., Jeřábková, V., Schwarzová, P.
http://badame.vse.cz/iastat/
3. Pomůcky Statistické vzorce pro předmět Statistika - obor Podnikové informační systémy Statistické tabulky pro předmět Statistika – obor Podnikové informační systémy Prezentace na cvičení pro předmět Statistika – 1. až 14. cvičení
Evropský sociální fond Praha a EU – Investujeme do vaší budoucnosti 7
