Karta předmětu prezenční studium

Transkript

1 Karta předmětu prezenční studium Název předmětu: Číslo předmětu: Garantující institut: Garant předmětu: Ekonomická statistika Institut ekonomiky a systémů řízení RNDr. Radmila Sousedíková, Ph.D. Kredity: 6 Povinnost: povinný Úroveň studia: pregraduální Jazyk výuky: čeština Ročník: 2. Semestr: letní Odkaz na web: Určeno pro fakulty: HGF Určeno pro typ studia: Způsob zakončení: záp. + zk. Rozsah výuky: 3+2 Prerekvizity: Korekvizity: Vyskytuje se v prerekvizitách: nemá nemá není bakalářské 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.

2 Metody výuky (zastoupení jednotlivých metod je třeba kvantifikovat v %) přednášky 42 % cvičení 28 % samostatná práce 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, ISBN Doporučená literatura MAREK, Luboš aj. Statistika pro ekonomy: aplikace. 2. vyd. Praha: Professional Publishing, ISBN 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) Základní statistické pojmy, statistická šetření 2) Elementární zpracování statistických údajů: rozdělení četností, statistické grafy, kvantily 3) Charakteristiky úrovně: průměr, modus, medián 4) Charakteristiky variability: variační rozpětí, rozptyl, směrodatná odchylka, variační koeficient 5) Statistické zjišťování a jeho druhy 6) Bodové a intervalové odhady: odhad průměru, rozptylu, relativní četnosti 7) 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,

3 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) Statistická jednotka, statistické znaky a jejich třídění, základní a výběrový soubor 2) Statistické zjišťování a jeho druhy 3) Postup konstrukce prostého a intervalového rozdělení četností 4) Základní typy statistických grafů 5) Kvantily a kvantilové soustavy, odhad kvantilu z intervalového rozdělení 6) Míry úrovně 7) Absolutní a relativní míry variability 8) Statistické zjišťování a jeho druhy 9) Bodový a intervalový odhad 10) Bodový a intervalový odhad průměru, rozptylu a relativní četnosti základního souboru 11) Postup testování statistických hypotéz 12) Chyby při testování hypotéz 13) Test hypotézy o střední hodnotě, relativní četnosti a rozptylu 14) Test hypotézy o shodě dvou středních hodnot 15) Test hypotézy o shodě dvou rozptylů 16) Konstrukce dvourozměrného rozdělení četností, výpočet podmíněných charakteristik 17) Analýza rozptylu 18) Typy regresních funkcí a určování parametrů regresní funkce 19) Určení parametrů lineární regresní funkce metodou nejmenších čtverců 20) Kvalita regresní funkce a intenzita závislosti, index determinace, index korelace a koeficient korelace 21) Druhy časových řad 22) Základní charakteristiky časových řad 23) Modely časových řad 24) Odhad trendu časové řady, základní typy trendových funkcí 25) Odhad parametrů lineární trendové funkce 26) Odhad parametrů exponenciální trendové funkce 27) Volba vhodného modelu trendu 28) Klouzavé průměry

4 29) Identifikace a popis sezónní složky časové řady 30) Exponenciální vyrovnávání časové řady Podmínky absolvování předmětu Název úlohy Typ úlohy Max. počet bodů (akt. za podúlohy) Min. počet bodů Zápočet a zkouška Zápočet a zkouška 100 (100) 51 Zápočet Zápočet 33 (33) 17 Projekt Projekt 11 7 Písemka 1 Písemka 11 5 Písemka 2 Písemka 11 5 Zkouška Zkouška 67 (67) 34 Písemná zkouška Písemná zkouška 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) Basic statistic terms, statistic surveys 2) Elementary processing of statistic data: distribution of frequencies, statistical charts, quantiles 3) Level characteristics: average, modus, median 4) Characteristics of variability: range, variance, standard deviation, coefficient of variation 5) Statistical survey and its types 6) Point estimates and confidence intervals: estimates of average, variance, relative frequency 7) 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

5 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) Statistical unit, statistical signs and their classification, basic and selective population 2) Statistical survey and its types 3) Method of construction of a simple and interval frequency distribution 4) Basic types of statistical charts 5) Quantiles and quantile systems, quantile estimate from the interval distribution 6) Level rates 7) Absolute and relative variability rates 8) Statistical survey and its types 9) Point estimates and confidence intervals 10) Point estimates and confidence intervals: average, variance and relative frequency, study population 11) Statistical hypothesis testing procedure 12) Errors in hypothesis testing 13) Hypothesis testing: mean value, relative frequency and variance 14) Hypothesis testing: compliance of two mean values 15) Hypothesis testing: compliance of two variances 16) Construction of two-dimensional frequency distribution, calculation of conditional characteristics 17) Variance analysis 18) Types of regression functions and determination of the regression function parameters 19) Determination of the linear regression function parameters by with use of the least square method 20) Regression function quality and dependency intensity, determination index, correlation index and correlation coefficient 21) Types of time series 22) Basic characteristics of time series 23) Models of time series 24) Estimate of the time series trend, basic types of trend functions 25) Estimate of the linear trend function parameters

6 26) Estimate of the exponential trend function parameters 27) Selection of the suitable model trend 28) Moving averages 29) Identification and description of the seasonal component of a time series 30) Exponential smoothing of time series