STATISTIKA. Inovace předmětu. Obsah. 1. Inovace předmětu STATISTIKA Sylabus pro předmět STATISTIKA Pomůcky... 7

Transkript

1 Inovace předmětu STATISTIKA Obsah 1. Inovace předmětu STATISTIKA Sylabus pro předmět STATISTIKA Pomůcky

2 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. 2

3 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 3

4 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 4

5 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 Prezenční studium Aktivní účast na přednáškách/cvičeních 10 % Absolvování průběžných testů 40 % Absolvování zkouškového testu 50 % 5

6 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 Hodnocení % Výborně % Velmi dobře % Dobře 59 % a méně 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 Autoři Rok vydání 6

7 Z Statistika pro ekonomy Hindls, R Z Statistika v příkladech Marek, L D Příklady k předmětu Statistika A Arltová, M D Elementární statistická analýza Cyhelský, L., Kahounová, J., Hindls, R. D Metody statistické analýzy pro ekonomy Hindls, R., Hronová, S., Novák, I D Počet pravděpodobnosti v příkladech Hebák, P., Kahounová, J D D D Předpokládané vydání podzim 2014 Praktikum k výuce matematické statistiky. II. Testování hypotéz Metody statistického srovnávání IASTAT interaktivní učebnice statistiky Hebák, P., Bílková, D., Svobodová, A Petkovová L., Jeřábková, V., Schwarzová, P. 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 7