PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test)

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test)"

Transkript

1 Přijímací řízeí pro akademický rok 2007/08 a magisterský studijí program: Zde alepte své uiverzití číslo PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemý test) U každé otázky či podotázky v ásledujícím zadáí vyberte správou odpověď zakroužkováím příslušé variaty [ a), b), c), d) ebo e) ]. Správě je vždy pouze jeda z abízeých odpovědí. V případě, že ebude jedozačě zřejmé, která z variat je zakroužkováa, či pokud ebude zakroužkováa žádá ebo aopak více variat odpovědí, bude otázka hodocea jako esprávě zodpovězeá. ) (b) Je-li ceová elasticita trží poptávky (v absolutí hodotě) meší ež jeda, povede sížeí cey tohoto statku ke a) zvýšeí výdajů spotřebitelů a teto statek b) sížeí výdajů spotřebitelů a teto statek c) výdaje spotřebitelů a teto statek se ezměí d) možé je zvýšeí i sížeí výdajů podle reakce výrobce 2) (b) Spotřebitel je v rovováze, když se a) rová poměr mezích užitků všech jedotlivých zboží a jejich ce b) rovají mezí užitky pro všecha jedotlivá zboží c) rovají cey všech jedotlivých zboží d) rovají cey a mezí áklady 3) (b) Moopol, pokud chce maximalizovat zisk, staoví ceu a) vždy libovolě b) libovolě, ale je při eexisteci státích zásahů c) vždy musí zohledňovat poptávku d) a úrovi MR 4) (b) Normativí ekoomie a) používá hodotové soudy b) hledá "ideálí" model ekoomiky c) saží se hrát aktiví úlohu v ek. systému d) popisuje a hodotí ekoomickou realitu e) všechy odpovědi jsou správé 5) (b) Mikroekoomie aalyzuje a) chováí dílčích ekoomických subjektů b) faktory vyvolávající poruchy celé ekoomiky c) procesy stabilizačí hospodářské politiky d) fugováí agregátích trhů

2 6) (b) Naturálí výroba je a) výroba zemědělských produktů b) výroba z přírodích zdrojů c) výroba pro samotého výrobce d) výroba pro trh 7) (b) Nejdůležitějším výrobím faktorem v ekoomické teorii je a) kapitál b) práce c) iformace a kapitál d) půda e) elze určit 8) (b) Komplemetárí zboží je zboží, které a) má stejé užité vlastosti jako jié zboží b) ahrazuje jié zboží c) doplňuje užité vlastosti jiého zboží d) kokuruje si s jiým zbožím 9) (b) Co epovede k posuu poptávkové křivky po peumatikách: a) cea automobilů b) cea bezíu c) rozhodutí jezdit méě d) cea peumatik 0) (b) Cílem spotřebitele je a) akoupit co ejvíce zboží b) při daém důchodu maximalizovat užitek c) rozdělit celý svůj důchod a ákup zboží d) akoupit co eméě zboží ) (b) Substitučí zboží je zboží, které a) má stejé užité vlastosti jako jié zboží b) je vzácější ež jié zboží c) doplňuje užité vlastosti jiého zboží d) vyrábí státí firmy 2) (b) Nomiálí mzda je a) mzda vyjádřeá v peěžích jedotkách b) mzda před odečteím daí c) mzda vyjádřeá v zboží, které je možo za i koupit d) mzda po odečteí daí

3 3) (b) Idiferečí křivka představuje kombiace statků, při kterých je stejý: a) rozpočet spotřebitele b) mezí užitek c) celkový užitek d) mezí příjem firmy 4) (b) Který z ceových idexů postihuje změy všech ce a) idex spotřebitelských ce b) idex ce výrobců c) idex ce ve stavebictví d) deflátor HDP e) všechy odpovědi jsou správé 5) (b) Růst čistého exportu za jiak stejých okolostí a) zvyšuje agregátí poptávku a sižuje HDP b) sižuje agregátí poptávku a sižuje HDP c) zvyšuje agregátí poptávku a zvyšuje HDP d) sižuje agregátí poptávku a zvyšuje HDP 6) (b) Mezi keyesiáské předpoklady krátkého období epatří a) produkčí mezera b) flexibilita mezd c) dostatečá zásoba práce d) dostatečá zásoba kapitálu 7) (b) Při použití expaziví fiskálí politiky jsou daňové sazby a) mírě zvyšováy b) průměrě zvyšováy c) velmi zvyšováy d) sižováy e) kostatí 8) (b) Moetárí politiku provádí: a) miisterstvo fiací b) vláda c) cetrálí baka d) parlamet 9) (b) Cílem expaziví hospodářské politiky je: a) zvyšováí HDP b) zvyšováí ezaměstaosti c) boj s iflací d) boj s deficity veřejých rozpočtů

4 20) (b) Mezi základí makroekoomické veličiy epatří: a) míra ezaměstaosti b) tempo růstu HDP c) míra iflace d) saldo platebí bilace 2) (b) Jako exteziví faktory růstu ozačujeme: a) přírůstek možství výrobích faktorů b) lepší využití výrobích faktorů c) ové techologické pozatky d) lepší metody maagemetu 22) (b) Růst omiálích mezd způsobuje: a) je růst AD b) je růst AS c) růst AS a pokles AD d) pokles AS a růst AD 23) (b) Na velikost multiplikace depozitích peěz má vliv: a) úik peěz mimo bakoví sektor b) míra poviých miimálí rezerv c) dobrovolé rezervy komerčích bak d) všechy odpovědi jsou správé 24) (b) Jestliže reálý HDP roste, poptávka po reálých peěžích zůstatcích se posue: a) doleva a úrokové míry stoupou b) doleva a úrokové míry klesou c) doprava a úrokové míry stoupou d) doprava a úrokové míry klesou 25) (b) Potlačeá iflace způsobuje: a) pokles úspor b) přebytek zboží v obchodech c) přerozdělováí od věřitelů k dlužíkům d) přerozdělováí od chudých k bohatým 26) (b) Účetí jedotky (podikatelé) vedoucí účetictví v České republice se pro účely účetictví řídí: a) Zákoem o účetictví, Prováděcí vyhláškou č. 500 k tomuto zákou a Českými účetími stadardy b) Zákoem o účetictví, Prováděcí vyhláškou č. 500 k tomuto zákou a Postupy účtováí pro podikatele c) Zákoem o účetictví, Zákoem o daích z příjmů a Zákoem o dai z přidaé hodoty d) Zákoem o účetictví, Českými účetími stadardy a Postupy účtováí pro podikatele e) Zákoem o účetictví a všemi daňovými zákoy

5 27) (b) Výsledek hospodařeí (VH) z běžé čiosti je výsledkem: a) VH z provozí + VH z ivestičí čiosti b) VH z provozí + VH z fiačí čiosti c) VH z provozí +VH z fiačí + VH z mimořádé čiosti d) VH z provozí + VH z mimořádé čiosti 28) (b) Zásoby vlastí výroby jsou oceňováy: a) reprodukčí pořizovací ceou b) reálou hodotou c) oceěím zalce d) vyaložeými vlastími áklady e) současou hodotou budoucích peěžích toků 29) (b) Směrá účtová osova se od účtového rozvrhu liší: a) účtový rozvrh obsahuje pouze účtové třídy a skupiy b) směrá účtová osova obsahuje pouze sytetické účty, které účetí jedotka používá c) účtový rozvrh obsahuje pouze aalytické účty d) směrá účtová osova obsahuje všechy sytetické účty e) účtový rozvrh obsahuje pouze sytetické účty, které účetí jedotka používá 30) (b) Účetí závěrka je: a) uzavíráí účtů a zjišťováí koečých stavů a účtech b) výpočet ukazatelů fiačí aalýzy c) výpočet daňového základu a splaté daňové poviosti d) sestaveí daňového přizáí a výročí zprávy e) sestaveí výkazů fiačího účetictví 3) (b) Vyskladěí materiálu ke spotřebě je účetí jedotkou účtováo (dle skladové výdejky) a účet: a) změa stavu výrobků b) změa stavu materiálu c) spotřeba materiálu d) spotřeba výrobků e) prodaý materiál 32) (b) Daň z příjmu právických osob je pro tuto právickou osobu daí: a) přímou, mající vliv a výsledek hospodařeí b) epřímou, emající vliv a výsledek hospodařeí c) epřímou, mající vliv a výsledek hospodařeí d) přímou, emající vliv a výsledek hospodařeí 33) (b) Účetí kihy v soustavě (podvojého) účetictví jsou: a) deík, hlaví kiha, kihy aalytických účtů a kihy podrozvahových účtů b) deík, hlaví kiha, kihy aalytické evidece a předvaha c) deík, hlaví kiha, kiha pohledávek a závazků, předvaha d) deík, hlaví kiha a předvaha e) deík, rozvaha, výkaz zisku a ztráty (případě výkaz Cash flow a výkaz o změách vlastího kapitálu)

6 34) (b) Před sestaveím účetí závěrky je uté provést: a) ivetarizaci majetku b) přepočet majetku v cizí měě aktuálím kurzem c) zúčtováí opravých položek a odpisů d) zúčtováí rezerv e) všechy odpovědi jsou správé 35) (b) Příspěvek zaměstavatele a zdravotí pojištěí a sociálí zabezpečeí zaměstaců je : a) pro zaměstavatele zákoým sociálím ákladem b) pro zaměstavatele pohledávkou c) pro zaměstavatele zákoým sociálím výosem d) pro zaměstace závazkem 36) (b) Náklady příštích období a Výosy příštích období jsou: a) oba aktiví účty b) oba výsledkové účty c) jede aktiví účet a jede pasiví účet d) jede výosový účet a jede ákladový účet e) jede aktiví účet a jede výosový účet 37) (b) Běžá splátka fiačího leasigu je pro proajímatele: a) ákladem za služby b) závazkem z obchodího styku c) výdajem d) fiačím výosem e) výosem za služby 38) (b) Dočasé sížeí hodoty majetku vyjadřují: a) oprávky b) opravé položky c) opravé položky a odpisy d) opravé položky a oprávky e) odpisy 39) (b) Kritérium věrého a poctivého zobrazeí v účetictví zameá: a) poskytout fiačím úřadům podklady pro fiačí kotrolu b) poskytout uživatelům iformací pravdivý obraz o hospodařeí a fiačí situaci účetí jedotky c) eadhodocovat aktiva a pasiva, epodhodocovat výosy a áklady d) eadhodocovat aktiva a výosy, epodhodocovat pasiva a áklady e) respektovat daňové zákoy 40) (b) Pro výpočet ukazatelů retability je stěžejím údajem : a) kapitál vlastí ebo cizí b) zisk hrubý, čistý ebo upraveý (apř. EBIT) c) stav zásob a deí spotřeba zásob d) tržby účetí jedotky stav k určitému datu a průměrá výše tržeb e) poměr vlastího a cizího kapitálu

7 4) (b). Mezi krátkodobé bakoví úvěry epatří a) lombardí úvěr, b) egociačí úvěr, c) hypotečí úvěr, d) eskotí úvěr, e) ramboursí úvěr. 42) (b) Fiačí struktura podiku eobsahuje: a) příjmy příštích období, b) výosy příštích období,, c) rezerví fod vytvořeý ze zisku, d) rezervy, e) bakoví úvěry. 43) (2b) V případě, že oběžý majetek čií ,- Kč, zásoby ,- Kč a krátkodobé závazky ,- Kč bude běžá likvidita čiit : a) 4 b) 3 c) 2 d) 0,25 e) 0,33 44) (3b) Kolik bude čiit velikost pravidelé pololetí splátky leasigu, jestliže pořizovací cea majetku čiila mil. Kč, leasigový koeficiet,2 a doba leasigu 4 roky. a) ,-Kč, b) ,-Kč, c) ,-Kč, d) ,-Kč, e) ,-Kč. 45) (3b)Kolik čií doba ávratosti ivestice, jestliže kapitálový výdaj čií mil. Kč, ročí čistý zisk z ivestice čií , odpisy lieárí, doba životosti ivestice 4 roky? a) 4 roky b) 3 roky c) 2 roky d) rok e) 2,5 roku 46) (b) Neomezeě ručí: a) živostík, komplemetář, akciová společost, společost s ručeím omezeým b) živostík, komaditista, akciová společost, společík v. o. s., c) společík v. o. s., komplemetář, společost s ručeím omezeým, akcioář d) společík v. o. s., akciová společost, družstvo, společost s ručeím omezeým e) komplemetář, družstevík, akcioář, společík v. o. s., živostík 47) (b) Ve společosti s ručeím omezeým společíci: a) ručí každý do výše svého zatím esplaceého vkladu b) ručí eomezeě, tj. veškerým svým majetkem c) ručí společě a erozdílě do souhru esplaceých částí vkladů všech společíků d) eručí omezeě ai eomezeě e) ručí eomezeě je v případě, že jejich majetek přesahuje hodotu milio koru.

8 48) (b) Určete, jaký maximálí počet společíků může založit s. r. o. a) FO ebo PO b) 2FO ebo PO c) 5FO ebo 2PO d) 50 osob e) počet eí urče 49) (b) Nejvyšším orgáem družstva je a) valá hromada b) čleská schůze c) představestvo d) dozorčí rada e) kotrolí komise 50) (b) Tržbami rozumíme a) čistý zisk společosti po zdaěí b) počet prodaých jedotek zboží za daé období c) rozdíl celkových a fixích ákladů společosti d) souhrou částku za prodaé zboží v podiku za daé období e) rozdíl podikových výosů a ákladů 5) (b) Dobrovolé spojeí 2 ebo více podiků produkující stejé výrobky do jediého podiku je azýváo: a) erozlišeá fúze b) horizotálí fúze c) vertikálí fúze d) koglomerátí fúze e) frachisa 52) (b) Správcem kokurzí podstaty může být: a) jakákoli důvěryhodá osoba zvoleá maagemetem ze zaměstaců podiku b) osoba zvoleá pouze z maagemetu podiku c) osoba zapsaá v sezamu správců kokurzí podstaty u příslušého krajského soudu d) osoba zapsaá v sezamu správců kokurzí podstaty vedeém v příslušém rejstříku a krajském úřadě e) kdokoliv (eí uté žádé oprávěí) 53) (b) Nejvyšší zisk obvykle podiky dosahují ve fázi: a) založeí podiku b) růstu podiku c) stabilizace podiku d) krize podiku e) záiku podiku 54) (b) Mezi přímé daě patří: a) daň z příjmů FO a PO, daň z emovitostí, b) spotřebí daň, daň z převodu emovitostí c) daň z přidaé hodoty, daň z příjmů FO a PO d) siličí daň, spotřebí daň e) spotřebí daň, daň z přidaé hodoty

9 55) (b) Retabilita tržeb se vypočítá jako: a) tržby / čistý zisk b) čistý zisk / tržby c) čistý zisk / vlastí kapitál d) vlastí kapitál / čistý zisk e) vlastí kapitál / tržby 56) (b) Miimálí výše základího kapitálu u akciové společosti bez veřejé výzvy k upisováí akcií čií a) mil. Kč b) 0 mil. Kč c) 5 mil. Kč d) 2 mil. Kč e) 20 mil. Kč 57) (2b) Poplatek za vystaveí živosteského listu pro živost volou čií : a) 500,- Kč b) 000,- Kč c) 2000,- Kč d) živosteský list se vystavuje zdarma, aby se sížila ezaměstaost 58) (2b) Hrubé rozpětí je a) rozdíl mezi miimálími a maximálími áklady b) přibližá kalkulace cey c) rozdíl mezi fixími a variabilími áklady d) rozdíl mezi ceou a přímými áklady e) rozdíl mezi ziskem a ceou 59) (2b) Isolvece zameá, že: a) část dlouhodobých aktiv je kryta dlouhodobými cizími zdroji b) hodota oběžých aktiv je vyšší ež hodota dlouhodobých aktiv c) část dlouhodobých aktiv je kryta dlouhodobými vlastími zdroji d) eschopost firmy dostát svým závazkům; platebí eschopost; e) stav fiačích prostředků a běžém účtu je ižší ež jejich stav v pokladě 60) (3b) NOPAT je: a) provozí zisk před úroky a zdaěím b) čistý provozí zisk po zdaěí c) ukazatel aktiv d) ekoomická přidaá hodota e) Národí orgaizace pro hodoceí hospodářských výsledků v zemědělství 6) (2b) Mějme zadáy ásledující pravděpodobosti: P(A)0.6, P ( A B) 0.2, P ( A B) P(B) je rova: a) 0.2 b) 0.4 c) 0.6 d) 0.8 e) žádá z možostí a) až d) eí správá 0.8. Pak

10 62) (2b) Pro jevy A a B s pravděpodobostmi z předchozího příkladu 6) platí, že a) jsou eslučitelé a zároveň ezávislé b) ejsou eslučitelé ai ezávislé c) jsou eslučitelé, leč ikoli ezávislé d) jsou ezávislé, leč ikoli eslučitelé e) žádá z možostí a) až d) eí správá 63) (2b) Má-li áhodá veličia X ormálí rozděleí se středí hodotou 30 a rozptylem 9, pak áhodá veličia Z (X 30) / 9 bude mít rozděleí a) ormálí se středí hodotou 0 a směrodatou odchylkou b) ormálí se středí hodotou a směrodatou odchylkou 3 c) ormálí se středí hodotou 0 a směrodatou odchylkou /3 d) ormálí se středí hodotou 0 a směrodatou odchylkou 3 e) žádá z možostí a) až d) eí správá 64) (2b) Uvažujme spojitou áhodou veličiu s rovoměrým rozděleím a itervalu (, 5). Pravděpodobost, že tato áhodá veličia abude hodoty z itervalu (0, 2) je rova a) 25% b) 50% c) 75% d) 00% e) žádá z možostí a) až d) eí správá 65) (b) Pro asymptoticky estraý odhad platí, že a) má ze všech odhadů ejmeší rozptyl b) jeho rozptyl pro rozsah výběru jdoucí k ekoeču vždy koverguje k ule c) jeho středí hodota je rova odhadovaému parametru pro jakýkoli rozsah výběru d) je vždy kozistetí e) žádá z možostí a) až d) eí správá 66) (2b) Testujeme hypotézu o středí hodotě základího souboru H 0 : µ 00 oproti hypotéze alterativí H : µ 00. Víme, že testové kritérium má za předpokladu platosti ulové hypotézy ormovaé ormálí rozděleí a záme ásledující kvatily tohoto rozděleí: p z p 0,95,645 0,975,96 0,99 2,326 0,995 2,576 Vyjde-li ám hodota testového kritéria z , pak můžeme učiit ásledující závěr: a) H 0 zamítáme jak a hladiě výzamosti α 5%, tak i a hladiě výzamosti α % b) H 0 ezamítáme a hladiě výzamosti α 5%, ai a hladiě výzamosti α % c) H 0 zamítáme a hladiě výzamosti α 5%, leč ikoli a hladiě výzamosti α % H zamítáme a hladiě výzamosti α %, leč ikoli a hladiě výzamosti α 5% d) 0 e) žádá z možostí a) až d) eí správá

11 67) (2b) Pro středí hodotu µ základího souboru jsme určili 95%-í iterval spolehlivosti (99.63, 00.37) a 99%-í iterval spolehlivosti (99.49, 00.5). Pokud bychom testovali hypotézu µ oproti alterativě µ 00.45, došli bychom k ásledujícímu závěru: a) zamítáme hypotézu µ a hladiě výzamosti %, leč ikoli 5% b) hypotézu µ ezamítáme ai a 5%-í, ai a %-í hladiě výzamosti c) zamítáme hypotézu µ a hladiě výzamosti 5%, leč ikoli % d) hypotézu µ zamítáme jak a 5%-í, tak i a %-í hladiě výzamosti e) žádá z možostí a) až d) eí správá 68) (2b) Víme, že koeficiet korelace dvou áhodých veliči je rove 0. Z toho plye, že a) kovariace je rova ule, obě áhodé veličiy jsou ezkorelovaé a ezávislé b) kovariace je rova ule, obě áhodé veličiy jsou ezkorelovaé, ale závislé c) kovariace je kladá, obě áhodé veličiy jsou zkorelovaé a závislé d) kovariace je kladá, obě áhodé veličiy jsou zkorelovaé, ale ezávislé e) ai jeda z možostí a) až d) eí správá 69) Defiujme proměé y i 0, i,2,,, které vyjadřují objem prostředků (v tis. Kč) které daá firma vkládá v rámci reklamí kampaě do i-tého druhu médií (apř. TV, rozhlas, časopisy, apod.). Nechť hodota c i udává účiost reklamy v daém médiu (počet "osloveých" osob a 000 Kč ivestovaých do daého média). Firma může ve sledovaém období ivestovat do reklamí kampaě maximálě 350 tis. Kč. a.(3b) V lieárím matematickém modelu této optimalizačí úlohy bude mít podmíka omezující maximálí celkovou výši ivestic této firmy do reklamy tvar: 5 a) i d) i y i 350 b) c i y i 350 e) j i y j 350 c) c i i y i 350 j y j 350 b.(3b) c.(3b) V lieárím matematickém modelu optimalizačí úlohy z předchozí otázky může mít účelová fukce pro maximalizaci celkového účiku ivestic daé firmy do reklamy tvar: a) max z c i i d) max z i y i b) max z i c ij y ij e) max z i c j y j c i y i c) mi z c i V lieárím matematickém modelu výše uvedeé optimalizačí úlohy bude mít podmíka zabezpečující požadavek, aby do prvích 3 médií bylo ivestováo ejvýše 30 % všech prostředků vkládaých do reklamí kampaě tvar: p i y i y i a) i y i 05 b) i y i 05 c) i y i 0,3 i 3 d) i p y i 0,3 i c i e) i 3 y i 350

12 70) (3b) Jaké je optimálí řešeí úlohy lieárího programováí daé ásledujícím modelem? Použijte grafickou metodu s využitím obrázku. miimalizujte z x + x 2 za podmíek: 3x +2x 2 60 x 30 x 2 30 x, x 2 0 a) [0, 30] b) [30, 30] c) [20, 0] d) [30, 0] e) emá optimálí řešeí x 2 3x +2x 2 60 x 2 30 x 30 x 7) (3b) Při řešeí časové aalýzy jistého projektu bylo zjištěo, že ejpozději utý koec čiosti (5,7) je v čase 22 a čiost trvá právě 8 čas. jedotek. Kdy je ejdříve možý začátek této čiosti? (Poz.: Jde o ekritickou čiost s celkovou časovou rezervou 2 jedotky.) a) 8 b) 0 c) 2 d) 4 e) elze ze zadaých údajů určit

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test)

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test) Přijímací řízeí pro akademický rok 2007/08 a magisterský studijí program: Zde alepte své uiverzití číslo PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemý test) U každé otázky či podotázky v ásledujícím

Více

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test)

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test) Přijímací řízeí pro akademický rok 2007/08 a magisterský studijí program: Zde alepte své uiverzití číslo PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemý test) U každé otázky či podotázky v ásledujícím

Více

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test, varianta B)

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test, varianta B) Přijímací řízeí pro akademický rok 24/5 a magisterský studijí program: PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemý test, variata B) Zde alepte své uiverzití číslo U každé otázky či podotázky v ásledujícím

Více

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test, varianta C)

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test, varianta C) Přijímací řízeí pro akademický rok 24/ a magisterský studijí program: PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemý test, variata C) Zde alepte své uiverzití číslo U každé otázky či podotázky v ásledujícím

Více

I. Výpočet čisté současné hodnoty upravené

I. Výpočet čisté současné hodnoty upravené I. Výpočet čisté současé hodoty upraveé Příklad 1 Projekt a výrobu laserových lamp pro dermatologii vyžaduje ivestici 4,2 mil. Kč. Předpokládají se rovoměré peěží příjmy po zdaěí ve výši 1,2 mil. Kč ročě

Více

I. Výpočet čisté současné hodnoty upravené

I. Výpočet čisté současné hodnoty upravené I. Výpočet čisté současé hodoty upraveé Příklad 1 Projekt a výrobu laserových lamp pro dermatologii vyžaduje ivestici 4,2 mil. Kč. Předpokládají se rovoměré peěží příjmy po zdaěí ve výši 1,2 mil. Kč ročě

Více

II. METODICKÉ PŘÍKLADY SESTAVENÍ VÝKAZU PAP

II. METODICKÉ PŘÍKLADY SESTAVENÍ VÝKAZU PAP Istituce i zazameaé operace jsou fiktiví. Ukázkové případy - sezam Případ Vykazující účetí Vykázaé Části I až XIII Straa jedotka (zkráceě až 3) A Půjčka od baky Město, v roce +1, T2 v roce +1, T7, T8,

Více

Pojem času ve finančním rozhodování podniku

Pojem času ve finančním rozhodování podniku Pojem času ve fiačím rozhodováí podiku 1.1. Výzam faktoru času a základí metody jeho vyjádřeí Fiačí rozhodováí podiku je ovlivěo časem. Peěží prostředky získaé des mají větší hodotu ež tytéž peíze získaé

Více

2. Finanční rozhodování firmy (řízení investic a inovací)

2. Finanční rozhodování firmy (řízení investic a inovací) 2. Fiačí rozhodováí firmy (řízeí ivestic a iovací) - fiačí rozhodováí je podmožiou fiačího řízeí (domiatí) - kompoety = složky: výběr optimálí variaty zdrojů fiacováí užití získaých prostředků uvážeí vlivu

Více

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna. 6 Itervalové odhady parametrů základího souboru V předchozích kapitolách jsme se zabývali ejprve základím zpracováím experimetálích dat: grafické zobrazeí dat, výpočty výběrových charakteristik kapitola

Více

4 DOPADY ZPŮSOBŮ FINANCOVÁNÍ NA INVESTIČNÍ ROZHODOVÁNÍ

4 DOPADY ZPŮSOBŮ FINANCOVÁNÍ NA INVESTIČNÍ ROZHODOVÁNÍ 4 DOPADY ZPŮSOBŮ FACOVÁÍ A VESTČÍ ROZHODOVÁÍ 77 4. ČSTÁ SOUČASÁ HODOTA VČETĚ VLVU FLACE, CEOVÝCH ÁRŮSTŮ, DAÍ OPTMALZACE KAPTÁLOVÉ STRUKTURY Čistá současá hodota (et preset value) Jedá se o dyamickou metodu

Více

Finanční řízení podniku. Téma: Časová hodnota peněz

Finanční řízení podniku. Téma: Časová hodnota peněz Fiačí řízeí podiku Téma: Časová hodota peěz Faktor času se ve fiačím řízeí uplatňuje a) při rozhodováí o ivesticích b) při staoveí trží cey majetku podiku c) při ukládáí volých peěžích prostředků d) při

Více

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů Odhady parametrů 1 Odhady parametrů Na statistický soubor (x 1,..., x, který dostaeme statistickým šetřeím, se můžeme dívat jako a výběrový soubor získaý realizací áhodého výběru z áhodé veličiy X. Obdobě:

Více

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu Cvičeí 6: Výpočet středí hodoty a rozptylu, bodové a itervalové odhady středí hodoty a rozptylu Příklad 1: Postupě se zkouší spolehlivost čtyř přístrojů Další se zkouší je tehdy, když předchozí je spolehlivý

Více

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER MATICOVÉ HRY FORMULACE, KONCEPCE ŘEŠENÍ, SMÍŠENÉ ROZŠÍŘENÍ MATICOVÝCH HER, ZÁKLADNÍ VĚTA MATICOVÝCH HER CO JE TO TEORIE HER A ČÍM SE ZABÝVÁ? Teorie her je ekoomická vědí disciplía, která se zabývá studiem

Více

12. N á h o d n ý v ý b ě r

12. N á h o d n ý v ý b ě r 12. N á h o d ý v ý b ě r Při sledováí a studiu vlastostí áhodých výsledků pozáme charakter rozděleí z toho, že opakovaý áhodý pokus ám dává za stejých podmíek růzé výsledky. Ty odpovídají hodotám jedotlivých

Více

Cvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu

Cvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu Cvičeí 6: Bodové a itervalové odhady středí hodoty, rozptylu a koeficietu korelace, test hypotézy o středí hodotě při zámém rozptylu Příklad : Bylo zkoumáo 9 vzorků půdy s růzým obsahem fosforu (veličia

Více

Deskriptivní statistika 1

Deskriptivní statistika 1 Deskriptiví statistika 1 1 Tyto materiály byly vytvořey za pomoci gratu FRVŠ číslo 1145/2004. Základí charakteristiky souboru Pro lepší představu používáme k popisu vlastostí zkoumaého jevu určité charakteristiky

Více

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů: Odhady parametrů polohy a rozptýleí pro často se vyskytující rozděleí dat v laboratoři se vyčíslují podle ásledujících vztahů: a : Laplaceovo (oboustraé expoeciálí rozděleí se vyskytuje v případech, kdy

Více

Vzorový příklad na rozhodování BPH_ZMAN

Vzorový příklad na rozhodování BPH_ZMAN Vzorový příklad a rozhodováí BPH_ZMAN Základí charakteristiky a začeí symbol verbálí vyjádřeí iterval C g g-tý cíl g = 1,.. s V i i-tá variata i = 1,.. m K j j-té kriterium j = 1,.. v j x ij u ij váha

Více

2,3 ČTYŘI STANDARDNÍ METODY I, ČTYŘI STANDARDNÍ METODY II

2,3 ČTYŘI STANDARDNÍ METODY I, ČTYŘI STANDARDNÍ METODY II 2,3 ČTYŘI STADARDÍ METODY I, ČTYŘI STADARDÍ METODY II 1.1.1 Statické metody a) ARR - Average Rate of Retur průměrý ročí čistý zisk (po zdaěí) ARR *100 % ( 20 ) ivestic do projektu V čitateli výrazu ( 20

Více

DURACE A INVESTIČNÍ HORIZONT PŘI INVESTOVÁNÍ DO DLUHOPISŮ

DURACE A INVESTIČNÍ HORIZONT PŘI INVESTOVÁNÍ DO DLUHOPISŮ DURACE A INVESTIČNÍ HORIZONT PŘI INVESTOVÁNÍ DO DLUHOPISŮ Ivestičí horizot IH: doba, po kterou má ivestor v daé ivestici vázáy své peíze. Při ivestici do dluhopisu jsme vystavei riziku změy výosů Uvažujme

Více

i 1 n 1 výběrový rozptyl, pro libovolné, ale pevně dané x Roznačme n 1 Téma 6.: Základní pojmy matematické statistiky

i 1 n 1 výběrový rozptyl, pro libovolné, ale pevně dané x Roznačme n 1 Téma 6.: Základní pojmy matematické statistiky Téma 6.: Základí pojmy matematické statistiky Vlastosti důležitých statistik odvozeých z jedorozměrého áhodého výběru: Nechť X,..., X je áhodý výběr z rozložeí se středí hodotou μ, rozptylem σ a distribučí

Více

České účetní standardy 006 Kurzové rozdíly

České účetní standardy 006 Kurzové rozdíly České účetí stadardy METODICKÝ ig. u Vykazováí v Vymezeí w Oceňováí Odpisováí, postup účtováí y Ivetarizace z Aalytická evidece { Podrozvahová evidece Zveřejňováí České účetí stadardy 2017 2 22 1 v Vymezeí

Více

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL Elea Mielcová, Radmila Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statistické programy POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Žádý výzkum se v deší době evyhe statistickému zpracováí dat. Je jedo,

Více

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti. 10 Cvičeí 10 Statistický soubor. Náhodý výběr a výběrové statistiky aritmetický průměr, geometrický průměr, výběrový rozptyl,...). Bodové odhady parametrů. Itervalové odhady parametrů. Jedostraé a oboustraé

Více

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test varianta H)

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test varianta H) Přijímací řízeí pro akademický rok 2011/2012 a magisterský studijí program: Zde alepte své uiverzití číslo PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemý test variata H) U každé otázky či podotázky

Více

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika Pravděpodobost a aplikovaá statistika MGR. JANA SEKNIČKOVÁ, PH.D. 4. KAPITOLA STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY 16.10.2017 23.10.2017 Přehled témat 1. Pravděpodobost (defiice, využití, výpočet pravděpodobostí

Více

TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ

TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ TESTOVÁNÍ STATISTICKÝC YPOTÉZ je postup, pomocí ěhož a základě áhodého výběru ověřujeme určité předpoklady (hypotézy) o základím souboru STATISTICKÁ YPOTÉZA předpoklad (tvrzeí) o parametru G základího

Více

Makroekonomie cvičení 1

Makroekonomie cvičení 1 Makroekoomie cvičeí 1 D = poptávka. S = Nabídka. Q = Možství. P = Cea. Q* = Rovovážé možství (Q E ). P* = Rovovážá caa (P E ). L = Práce. K = Kapitál. C = Spotřeba domácosti. LR = Dlouhé období. SR = Krátké

Více

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojího ižeýrství Ústav strojíreské techologie ISBN 978-80-214-4352-5 VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ doc. Ig. Jaroslav PROKOP, CSc. 1 1 Fakulta strojího ižeýrství,

Více

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou 1 Zápis číselých hodot a ejistoty měřeí Zápis číselých hodot Naměřeé hodoty zapisujeme jako číselý údaj s určitým koečým počtem číslic. Očekáváme, že všechy zapsaé číslice jsou správé a vyjadřují tak i

Více

ÚROKVÁ SAZBA A VÝPOČET BUDOUCÍ HODNOTY. Závislost úroku na době splatnosti kapitálu

ÚROKVÁ SAZBA A VÝPOČET BUDOUCÍ HODNOTY. Závislost úroku na době splatnosti kapitálu ÚROKVÁ SAZBA A VÝPOČET BUDOUÍ HODNOTY. Typy a druhy úročeí, budoucí hodota ivestice Úrok - odměa za získáí úvěru (cea za službu peěz) Ročí úroková sazba (míra)(i) úrok v % z hodoty kapitálu za časové období

Více

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých 9 Limití věty. V aplikacích teorie pravděpodobosti (matematická statistika, metody Mote Carlo se užívají tvrzeí vět o kovergeci posloupostí áhodých veliči. Podle povahy kovergece se limití věty teorie

Více

Výroční zpráva fondů společnosti Pioneer investiční společnost, a.s. - neauditovaná

Výroční zpráva fondů společnosti Pioneer investiční společnost, a.s. - neauditovaná Výročí zpráva fodů společosti Pioeer ivestičí společost, a.s. - eauditovaá Obsah 1. Účetí závěrka: Pioeer Sporokoto, Pioeer obligačí fod, Pioeer růstový fod, Pioeer dyamický fod, Pioeer akciový fod, BALANCOVANÝ

Více

17. Statistické hypotézy parametrické testy

17. Statistické hypotézy parametrické testy 7. Statistické hypotézy parametrické testy V této části se budeme zabývat statistickými hypotézami, pomocí vyšetřujeme jedotlivé parametry populace. K takovýmto šetřeím většiou využíváme ám již dobře zámé

Více

P2: Statistické zpracování dat

P2: Statistické zpracování dat P: Statistické zpracováí dat Úvodem - Statistika: věda, zabývající se shromažďováím, tříděím a ásledým popisem velkých datových souborů. - Základem statistiky je teorie pravděpodobosti, založeá a popisu

Více

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr Náhodý výběr 1 Náhodý výběr Matematická statistika poskytuje metody pro popis veliči áhodého charakteru pomocí jejich pozorovaých hodot, přesěji řečeo jde o určeí důležitých vlastostí rozděleí pravděpodobosti

Více

Přednáška VI. Intervalové odhady. Motivace Směrodatná odchylka a směrodatná chyba Centrální limitní věta Intervaly spolehlivosti

Přednáška VI. Intervalové odhady. Motivace Směrodatná odchylka a směrodatná chyba Centrální limitní věta Intervaly spolehlivosti Předáška VI. Itervalové odhady Motivace Směrodatá odchylka a směrodatá chyba Cetrálí limití věta Itervaly spolehlivosti Opakováí estraé a MLE Jaký je pricip estraých odhadů? Jaký je pricip odhadů metodou

Více

Pravděpodobnostní modely

Pravděpodobnostní modely Pravděpodobostí modely Meu: QCEpert Pravděpodobostí modely Modul hledá metodou maimálí věrohodosti (MLE Maimum Likelihood Estimate) statistický model (rozděleí) který ejlépe popisuje data. Je přitom k

Více

4EK212 Kvantitativní management 4. Speciální úlohy lineárního programování

4EK212 Kvantitativní management 4. Speciální úlohy lineárního programování 4EK212 Kvatitativí maagemet 4. Speciálí úlohy lieárího programováí 3. Typické úlohy LP Úlohy výrobího pláováí (alokace zdrojů) Úlohy fiačího pláováí (optimalizace portfolia) Směšovací problémy Nutričí

Více

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.). STATISTIKA Statistické šetřeí Proveďte a vyhodoťte statistické šetřeí:. Zvolte si statistický soubor. 2. Zvolte si určitý zak (zaky), které budete vyhodocovat. 3. Určete absolutí a relativí četosti zaků,

Více

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson STATISTIKA Statistika se těší pochybému vyzameáí tím, že je ejvíce epochopeým vědím oborem. H. Leviso Charakterizace statistického souboru Statistický soubor Prvek souboru Zak prvku kvatitativí teplota,

Více

FINANČNÍ MATEMATIKA SBÍRKA ÚLOH

FINANČNÍ MATEMATIKA SBÍRKA ÚLOH FINANČNÍ MATEMATIKA SBÍRKA ÚLOH Zpracováo v rámci projektu " Vzděláváí pro kokureceschopost - kokureceschopost pro Třeboňsko", registračí číslo CZ.1.07/1.1.10/02.0063 Gymázium, Třeboň, Na Sadech 308 Autor:

Více

(varianta s odděleným hodnocením investičních nákladů vynaložených na jednotlivé privatizované objekty)

(varianta s odděleným hodnocením investičních nákladů vynaložených na jednotlivé privatizované objekty) (variata s odděleým hodoceím ivestičích ákladů vyaložeých a jedotlivé privatizovaé objekty) Vypracoval: YBN CONSULT - Zalecký ústav s.r.o. Ig. Bedřich Malý Ig. Yvetta Fialová, CSc. Václavské áměstí 1 110

Více

Závislost slovních znaků

Závislost slovních znaků Závislost slovích zaků Závislost slovích (kvalitativích) zaků Obměy slovího zaku Alterativí zaky Možé zaky Tříděí věcé sloví řady: seřazeí obmě je subjektiví záležitostí (podle abecedy), možé i objektiví

Více

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie 3 338 8: Josef Hekrdla lieárí difereciálí rovice úvod do teorie 3 Lieárí difereciálí rovice úvod do teorie Defiice 3 (lieárí difereciálí rovice) Lieárí difereciálí rovice -tého řádu je rovice, která se

Více

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací 3. Náhodý výběr Při sledováí a studiu vlastostí áhodých výsledků pozáme charakter rozděleí z toho, že opakovaý áhodý pokus ám dává za stejých podmíek růzé výsledky. Ty odpovídají hodotám jedotlivých realizací

Více

Mezní stavy konstrukcí a jejich porušov. Hru IV. Milan RůžR. zbynek.hruby.

Mezní stavy konstrukcí a jejich porušov. Hru IV. Milan RůžR. zbynek.hruby. ováí - Hru IV /6 ováí Hru IV Mila RůžR ůžička, Josef Jureka,, Zbyěk k Hrubý zbyek.hruby hruby@fs.cvut.cz ováí - Hru IV /6 ravděpodobostí úavové diagramy s uvažováím předpětí R - plocha ve čtyřrozměrém

Více

14. Testování statistických hypotéz Úvod statistické hypotézy Definice 14.1 Statistickou hypotézou parametrickou neparametrickou. nulovou testovanou

14. Testování statistických hypotéz Úvod statistické hypotézy Definice 14.1 Statistickou hypotézou parametrickou neparametrickou. nulovou testovanou 4. Testováí statistických hypotéz Úvod Při práci s daty se mohdy spokojujeme s itervalovým či bodovým odhadem parametrů populace. V mohých případech se však uchylujeme k jiému postupu, většiou jde o případy,

Více

4EK311 Operační výzkum. 4. Distribuční úlohy LP část 2

4EK311 Operační výzkum. 4. Distribuční úlohy LP část 2 4EK311 Operačí výzkum 4. Distribučí úlohy LP část 2 4.1 Dopraví problém obecý model miimalizovat za podmíek: m z = c ij x ij i=1 j=1 j=1 m i=1 x ij = a i, i = 1, 2,, m x ij = b j, j = 1, 2,, x ij 0, i

Více

Odhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Odhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Odhady parametrů základího souboru Ig. Mchal Dorda, Ph.D. Úvodí pozámky Základí soubor můžeme popsat jeho parametry, apř. středí hodota μ, rozptyl σ atd. Př praktckých úlohách ovšem zpravdla elze vyšetřt

Více

V. Normální rozdělení

V. Normální rozdělení V. Normálí rozděleí 1. Náhodá veličia X má ormovaé ormálí rozděleí N(0; 1). Určete: a) P (X < 1, 5); P (X > 0, 3); P ( 1, 135 < x ); P (X < 3X + ). c) číslo ε takové, že P ( X < ε) = 0,

Více

Časová hodnota peněz. Metody vyhodnocení efektivnosti investic. Příklad

Časová hodnota peněz. Metody vyhodnocení efektivnosti investic. Příklad Metody vyhodoceí efektvost vestc Časová hodota peěz Metody vyhodoceí Časová hodota peěz Prostředky, které máme k dspozc v současost mají vyšší hodotu ež prostředky, které budeme mít k dspozc v budoucost.

Více

b c a P(A B) = c = 4% = 0,04 d

b c a P(A B) = c = 4% = 0,04 d Příklad 6: Z Prahy do Athé je 50 km V Praze byl osaze válec auta ovou svíčkou, jejíž životost má ormálí rozděleí s průměrem 0000 km a směrodatou odchylkou 3000 km Jaká je pravděpodobost, že automobil překoá

Více

10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR

10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR Středí hodoty, geometrický průměr Aleš Drobík straa 1 10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR V matematice se geometrický průměr prostý staoví obdobě jako aritmetický průměr prostý, pouze operace jsou o řád vyšší: místo

Více

Témata profilové maturitní zkoušky z předmětu Účetnictví a daně

Témata profilové maturitní zkoušky z předmětu Účetnictví a daně Témata profilové maturitní zkoušky z předmětu Účetnictví a daně obor Podnikání 1. Právní úprava účetnictví - předmět účetnictví, podstata, význam a funkce - právní normy k účetnictví - účtová osnova a

Více

Integrace hodnot Value-at-Risk lineárních subportfolií na bázi vícerozměrného normálního rozdělení výnosů aktiv

Integrace hodnot Value-at-Risk lineárních subportfolií na bázi vícerozměrného normálního rozdělení výnosů aktiv 3. meziárodí koferece Řízeí a modelováí fiačích rizik Ostrava VŠB-U Ostrava, Ekoomická fakulta, katedra Fiací 6.-7. září 006 tegrace hodot Value-at-Risk lieárích subportfolií a bázi vícerozměrého ormálího

Více

Intervalový odhad. nazveme levostranným intervalem pro odhad parametru Θ. Statistiku. , kde číslo α je blízké nule, nazveme horním

Intervalový odhad. nazveme levostranným intervalem pro odhad parametru Θ. Statistiku. , kde číslo α je blízké nule, nazveme horním Lekce Itervalový odhad Itervalový odhad je jedou ze stadardích statistických techik Cílem je sestrojit iterval (kofidečí iterval, iterval spolehlivosti, který s vysokou a avíc předem daou pravděpodobostí

Více

Úloha II.S... odhadnutelná

Úloha II.S... odhadnutelná Úloha II.S... odhadutelá 10 bodů; průměr 7,17; řešilo 35 studetů a) Zkuste vlastími slovy popsat, k čemu slouží itervalový odhad středí hodoty v ormálím rozděleí a uveďte jeho fyzikálí iterpretaci (postačí

Více

NEPARAMETRICKÉ METODY

NEPARAMETRICKÉ METODY NEPARAMETRICKÉ METODY Jsou to metody, dy předmětem testu hypotézy eí tvrzeí o hodotě parametru ějaého orétího rozděleí, ale ulová hypotéza je formulováa obecěji, apř. jao shoda rozděleí ebo ezávislost

Více

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení. 4. Itervalové odhady parametrů rozděleí. Jedou ze základích úloh mtematické statistiky je staoveí hodot parametrů rozděleí, ze kterého máme k dispozici áhodý výběr. Nejčastěji hledáme odhady dvou druhů:

Více

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU)

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU) ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU) Základy teorie pravděpodobosti měřeí chyba měřeí Provádíme kvalifikovaý odhad áhodá systematická výsledek ejistota výsledku Základy teorie pravděpodobosti

Více

UPLATNĚNÍ ZKOUŠEK PŘI PROHLÍDKÁCH MOSTŮ

UPLATNĚNÍ ZKOUŠEK PŘI PROHLÍDKÁCH MOSTŮ 3..- 4.. 2009 DIVYP Bro, s.r.o., Filipova, 635 00 Bro, http://www.divypbro.cz UPLATNĚNÍ ZKOUŠEK PŘI PROHLÍDKÁCH MOSTŮ autoři: prof. Ig. Mila Holický, PhD., DrSc., Ig. Karel Jug, Ph.D., doc. Ig. Jaa Marková,

Více

Statistika pro metrologii

Statistika pro metrologii Statistika pro metrologii T. Rössler Teto projekt je spolufiacová Evropským sociálím fodem a státím rozpočtem České republiky v rámci projektu Vzděláváí výzkumých pracovíků v Regioálím cetru pokročilých

Více

8. Analýza rozptylu.

8. Analýza rozptylu. 8. Aalýza rozptylu. Lieárí model je popis závislosti, který je využívá v řadě disciplí matematické statistiky. Uvedeme jeho popis a tvrzeí, která budeme využívat. Setkáme se s ím jedak v aalýze rozptylu,

Více

8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti

8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti Pozámky k předmětu Aplikovaá statistika, 8 téma 8 Odhady parametrů rozděleí pravděpodobosti Zaměříme se a odhad středí hodoty a rozptylu a to dvěma způsoby Předpokládejme, že máme áhodý výběr X 1,, X z

Více

Úloha III.S... limitní

Úloha III.S... limitní Úloha III.S... limití 10 bodů; průměr 7,81; řešilo 6 studetů a) Zkuste vlastími slovy popsat postup kostrukce itervalových odhadů středí hodoty v případě obecého rozděleí měřeých dat (postačí vlastími

Více

PODNIKOVÁ EKONOMIKA 3. Cena cenných papírů

PODNIKOVÁ EKONOMIKA 3. Cena cenných papírů Semárky, předášky, bakalářky, testy - ekoome, ace, účetctví, ačí trhy, maagemet, právo, hstore... PODNIKOVÁ EKONOMIKA 3. Cea ceých papírů Ceé papíry jsou jedím ze způsobů, jak podk může získat potřebý

Více

Základy statistiky. Zpracování pokusných dat Praktické příklady. Kristina Somerlíková

Základy statistiky. Zpracování pokusných dat Praktické příklady. Kristina Somerlíková Základy statistiky Zpracováí pokusých dat Praktické příklady Kristia Somerlíková Data v biologii Zak ebo skupia zaků popisuje přírodí jevy, úlohou výzkumíka je vybrat takovou skupiu zaků, které charakterizují

Více

Přednáška VIII. Testování hypotéz o kvantitativních proměnných

Přednáška VIII. Testování hypotéz o kvantitativních proměnných Předáška VIII. Testováí hypotéz o kvatitativích proměých Úvodí pozámky Testy o parametrech rozděleí Testy o parametrech rozděleí Permutačí testy Opakováí hypotézy Co jsou to hypotézy a jak je staovujeme?

Více

1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE

1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE 1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE V této kapitole se dozvíte: jak je axiomaticky defiová vektor a vektorový prostor včetě defiice sčítáí vektorů a ásobeí vektorů skalárem;

Více

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta dopraví Statistika Semestrálí práce Zdražováí pohoých hmot Jméa: Martia Jelíková, Jakub Štoudek Studijí skupia: 2 37 Rok: 2012/2013 Obsah Úvod... 2 Použité

Více

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika Pravděpodobost a aplikovaá statistika MGR. JANA SEKNIČKOVÁ, PH.D. 6. KAPITOLA CENTRÁLNÍ LIMITNÍ VĚTA 6.11.2017 Opakováí: Čebyševova erovost příklad Pravděpodobost vyrobeí zmetku je 0,5. Odhaděte pravděpodobost,

Více

Současnost a budoucnost provozní podpory podle zákona POZE

Současnost a budoucnost provozní podpory podle zákona POZE Současost a budoucost provozí podpory podle zákoa POZE ENERGETICKÝ REGULAČNÍ ÚŘAD Odbor podporovaých zdrojů poze@eru.cz Ig. Kristiá Titka 20. 11. 2018 Frymburk Rada ERÚ od 1. 8. 2018 JUDr. PhDr. Vratislav

Více

ÚROKOVÁ SAZBA A VÝPOČET BUDOUCÍ HODNOTY

ÚROKOVÁ SAZBA A VÝPOČET BUDOUCÍ HODNOTY ÚROKOVÁ SAZBA A VÝPOČET BUDOUÍ HODNOTY 1. Typy a druhy úročeí, budoucí hodota ivestice Úrok - odměa za získáí úvěru (cea za službu peěz) Ročí úroková sazba (míra)(r) úrok v % z hodoty kapitálu za časové

Více

Zpráva o přijímacím řízení na FEK ZČU v Plzni pro rok 2011/2012

Zpráva o přijímacím řízení na FEK ZČU v Plzni pro rok 2011/2012 Počet přihlášeých uchazečů 1) Počet přihlášeých osob 2) Celkový počet přijatých uchazečů 3) Celkový počet přijatých osob 4) Počet zapsaých uchazečů Počet zapsaých osob Zpráva o přijímacím řízeí a FEK ZČU

Více

Tržní ceny odrážejí a zahrnují veškeré informace předpokládá se efektivní trh, pro cenu c t tedy platí c t = c t + ε t.

Tržní ceny odrážejí a zahrnují veškeré informace předpokládá se efektivní trh, pro cenu c t tedy platí c t = c t + ε t. Techická aalýza Techická aalýza z vývoje cey a obchodovaých objemů akcie odvozuje odhad budoucího vývoje cey. Dalšími metodami odhadu vývoje ce akcií jsou apř. fudametálí aalýza (zkoumá podrobě účetictví

Více

Sekvenční logické obvody(lso)

Sekvenční logické obvody(lso) Sekvečí logické obvody(lso) 1. Logické sekvečí obvody, tzv. paměťové čley, jsou obvody u kterých výstupí stavy ezávisí je a okamžitých hodotách vstupích sigálů, ale jsou závislé i a předcházejících hodotách

Více

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt Medelova uverzta v Brě Statstka projekt Vypracoval: Marek Hučík Obsah 1. Úvod... 3. Skupové tříděí... 3 o Data:... 3 o Počet hodot:... 3 o Varačí rozpětí:... 3 o Počet tříd:... 4 o Šířka tervalu:... 4

Více

Intervalové odhady parametrů

Intervalové odhady parametrů Itervalové odhady parametrů Petr Pošík Části dokumetu jsou převzaty (i doslově) z Mirko Navara: Pravděpodobost a matematická statistika, https://cw.felk.cvut.cz/lib/ee/fetch.php/courses/a6m33ssl/pms_prit.pdf

Více

VaR analýza citlivosti, korekce

VaR analýza citlivosti, korekce VŠB-TU Ostrava, Ekoomická fakulta, katedra fiací.-. září 008 VaR aalýza citlivosti, korekce Fratišek Vávra, Pavel Nový Abstrakt Práce se zabývá rozbory citlivosti ěkterých postupů, zahrutých pod zkratkou

Více

8.2.1 Aritmetická posloupnost

8.2.1 Aritmetická posloupnost 8.. Aritmetická posloupost Předpoklady: 80, 80, 803, 807 Pedagogická pozámka: V hodiě rozdělím třídu a dvě skupiy a každá z ich dělá jede z prvích dvou příkladů. Př. : V továrě dokočí každou hodiu motáž

Více

Příloha č. 7 Dodatku ke Smlouvě o službách Systém měření kvality Služeb

Příloha č. 7 Dodatku ke Smlouvě o službách Systém měření kvality Služeb Příloha č. 7 Dodatku ke Smlouvě o službách Systém měřeí kvality Služeb Dodavatel a Objedatel se dohodli a ahrazeí Přílohy C - Systém měřeí kvality Služeb Obchodích podmíek Smlouvy o službách touto Přílohou

Více

Náhodu bychom mohli definovat jako součet velkého počtu drobných nepoznaných vlivů.

Náhodu bychom mohli definovat jako součet velkého počtu drobných nepoznaných vlivů. Náhodu bychom mohli defiovat jako součet velkého počtu drobých epozaých vlivů. V rámci přírodích věd se setkáváme s pokusy typu za určitých podmíek vždy astae určitý důsledek. Např. jestliže za ormálího

Více

Pevnost a životnost - Hru III 1. PEVNOST a ŽIVOTNOST. Hru III. Milan Růžička, Josef Jurenka, Zbyněk Hrubý.

Pevnost a životnost - Hru III 1. PEVNOST a ŽIVOTNOST. Hru III. Milan Růžička, Josef Jurenka, Zbyněk Hrubý. evost a životost - Hr III EVNOT a ŽIVOTNOT Hr III Mila Růžička, Josef Jreka, Zbyěk Hrbý zbyek.hrby@fs.cvt.cz evost a životost - Hr III tatistické metody vyhodocováí dat evost a životost - Hr III 3 tatistické

Více

vají statistické metody v biomedicíně

vají statistické metody v biomedicíně Statistika v biomedicísk ském m výzkumu a ve zdravotictví Prof. RNDr. Jaa Zvárov rová,, DrSc. EuroMISE Cetrum Ústav iformatiky AV ČR R v.v.i. Proč se používaj vají statistické metody v biomedicíě Biomedicísk

Více

(Teorie statistiky a aplikace v programovacím jazyce Visual Basic for Applications)

(Teorie statistiky a aplikace v programovacím jazyce Visual Basic for Applications) Základy datové aalýzy, modelového vývojářství a statistického učeí (Teorie statistiky a aplikace v programovacím jazyce Visual Basic for Applicatios) Lukáš Pastorek POZOR: Autor upozorňuje, že se jedá

Více

vají statistické metody v biomedicíně Literatura Statistika v biomedicínsk nském výzkumu a ve zdravotnictví

vají statistické metody v biomedicíně Literatura Statistika v biomedicínsk nském výzkumu a ve zdravotnictví Statistika v biomedicísk ském výzkumu a ve zdravotictví Prof. RNDr. Jaa Zvárov rová,, DrSc. EuroMISE Cetrum Ústav iformatiky AV ČR R v.v.i. Literatura Edice Biomedicísk ská statistika vydáva vaá a Uiverzitě

Více

Číselné charakteristiky náhodných veličin

Číselné charakteristiky náhodných veličin Číselé charakteristiky áhodých veliči Motivace Doposud jsme pozali fukcioálí charakteristiky áhodých veliči (apř. distribučí fukce, pravděpodobostí fukce, hustota pravděpodobosti), které plě popisují pravděpodobostí

Více

Přijímací řízení akademický rok 2013/2014 NavMg. studium Kompletní znění testových otázek matematika a statistika

Přijímací řízení akademický rok 2013/2014 NavMg. studium Kompletní znění testových otázek matematika a statistika Přijímcí řízeí kdemický rok /4 NvMg studium Kompletí zěí testových otázek mtemtik sttistik Koš Zěí otázky Odpověď ) Odpověď b) Odpověď c) Odpověď d) Správá odpověď efiičí obor fukce defiové předpisem f

Více

8. Základy statistiky. 8.1 Statistický soubor

8. Základy statistiky. 8.1 Statistický soubor 8. Základy statistiky 7. ročík - 8. Základy statistiky Statistika je vědí obor, který se zabývá zpracováím hromadých jevů. Tvoří základ pro řadu procesů řízeí, rozhodováí a orgaizováí, protoţe a základě

Více

Základní požadavky a pravidla měření

Základní požadavky a pravidla měření Základí požadavky a pravidla měřeí Základí požadavky pro správé měřeí jsou: bezpečost práce teoretické a praktické zalosti získaé přípravou a měřeí přesost a spolehlivost měřeí optimálí orgaizace průběhu

Více

Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a Státním rozpočtem ČR InoBio CZ.1.07/2.2.00/

Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a Státním rozpočtem ČR InoBio CZ.1.07/2.2.00/ Teto projekt je spolufiacová Evropským sociálím fodem a Státím rozpočtem ČR IoBio CZ..07/2.2.00/28.008 Připravil: Ig. Vlastimil Vala, CSc. Metody zkoumáí ekoomických jevů Kapitola straa 3 Metoda Z řeckého

Více

2. Znát definici kombinačního čísla a základní vlastnosti kombinačních čísel. Ovládat jednoduché operace s kombinačními čísly.

2. Znát definici kombinačního čísla a základní vlastnosti kombinačních čísel. Ovládat jednoduché operace s kombinačními čísly. 0. KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA Dovedosti :. Chápat pojem faktoriál a ovládat operace s faktoriály.. Zát defiici kombiačího čísla a základí vlastosti kombiačích čísel. Ovládat jedoduché operace

Více

Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení

Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení Odhad parametru p biomického rozděleí a test hypotézy o tomto parametru Test hypotézy o parametru p biomického rozděleí Motivačí úloha Předpokládejme, že v důsledku realizace jistého áhodého pokusu P dochází

Více

6. Posloupnosti a jejich limity, řady

6. Posloupnosti a jejich limity, řady Moderí techologie ve studiu aplikovaé fyziky CZ..07/..00/07.008 6. Poslouposti a jejich limity, řady Posloupost je speciálí, důležitý příklad fukce. Při praktickém měřeí hodot určité fyzikálí veličiy dostáváme

Více

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina;

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina; . Náhodá veličia Většia áhodých pokusů koaých v přírodích ebo společeských vědách má iterpretaci pomocí reálé hodoty. Při takovýchto dějích přiřazujeme tedy reálá čísla áhodým jevům. Proto je důležité

Více

Parametr populace (populační charakteristika) je číselná charakteristika sledované vlastnosti

Parametr populace (populační charakteristika) je číselná charakteristika sledované vlastnosti 1 Základí statistické zpracováí dat 1.1 Základí pojmy Populace (základí soubor) je soubor objektů (statistických jedotek), který je vymeze jejich výčtem ebo charakterizací jejich vlastostí, může být proto

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Bodové a itervalové odhady Nechť X je áhodá proměá, která má distribučí fukci F(x, ϑ). Předpokládejme, že záme tvar distribučí fukce (víme jaké má rozděleí) a ezáme parametr

Více