Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2023/2024

Statistické metody v personalistice

Předmět není vypsán Nerozvrhuje se
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
51XPNSMP Z,ZK 4 2P+1C česky
Garant předmětu:
Přednášející:
Cvičící:
Předmět zajišťuje:
institut pedagogických a psychologických studií
Anotace:

Kurz Statistické metody v personalistice, vyučovaného na Masarykově ústavu vyšších studií, je zaměřen na poskytnutí formalizovaného statistického aparátu pro řešení reálných podnikově-výzkumných úkolů. Po seznámení se základními přístupy podnikové statistiky se kurz zaměřuje předložení principů sofistikovaných metod, které umožňují vytěžit nové znalosti z disponibilních podnikových dat. Kurz tedy pokrývá teoretické oblasti od základních statistických přístupů popisné statistiky, testování hypotéz, regresního modelová, navrhování experimentů, metod odezvové plochy, robustních návrhů, modelů náhodných efektů, až po statistickou regulaci kvality. Důraz se přitom klade na praktickou rovinu řešených příkladů prostřednictvím nejmodernějších metodických postupů.

Požadavky:

Úspěšné dokončen předmětu „Matematika“ v bakalářském studiu resp. uspokojivou znalost lineární algebry a diferenciálního počtu.

Výstupní požadavky:

80%-ní docházka a aktivní účast na cvičení pro získání zápočtu

Složení písemné a ústní části zkoušky minimálně na úrovni hodnocení E

Osnova přednášek:

Úvod do problematiky statistických metod, náhodná veličina, pravděpodobnostní funkce, hustota pravděpodobnosti, distribuční funkce

Číselné charakteristiky náhodné veličiny, typy dat, střední hodnota, rozptyl, koeficient šikmosti, koeficient špičatosti, p-kvantil, medián, modus.

Statistický soubor s jedním argumentem. Regresní a korelační analýza (lineární), odvození koeficientů rovnice přímky, předpoklady lineárního regresního modelu.

Nelineární regresní a korelační analýza, korelační pole s obecným průběhem, adiční funkce, koeficient determinace, index korelace.

Plánování a navrhování experimentů v managementu inovací, faktory kategoriální nebo kvantitativní, působení veličin nezahrnutých do experimentu, základní techniky experimentování, Rizika chybného rozhodnutí,

Typy experimentů, síly vlivu faktoru na odezvu, interakce mezi faktory, problémy s přístupem „změna pouze jednoho faktoru“, faktoriální návrhy

Využití statistického experimentování pro minimalizaci faktů inovace, syntéza požadavků

Faktoriální návrhy 2n, odstranění redundantních kritérií.

Statistická indukce, statistická hypotéza, statistické testy, intervalový odhad, hladina významnosti, kritické hodnoty, testovací kritérium, chyba 1. a 2. druhu,

Testování statistických hypotéz, test významnosti rozdílu dvou rozptylů (F-test) , test významnosti rozdílu středních hodnot.

Náhodná složka časové řady, stochastický proces, stacionární a nestacionární časová řada, základní úpravy časových řad, vyhlazování časových řad, Boxova-Jenkinsova metodologie.

Metody predikce, deterministická predikce, kvalitativní predikce, controllingová aplikace, ekonometrické prognózování, obecné zásady predikce,

Řízení kvality, znaky jakosti, analýza kvality produkčního procesu, analýza stability kvality, regulace kvality produkce. Markovy řetězce - využití v řízení kvality.

Osnova cvičení:

1. Náhodná veličina, číselné

charakteristiky

2. Regresní a korelační analýza

3. Statistické testování hypotéz

4. Navrhování experimentů: binární forma

faktoriálních návrhů

5. Robustní design

6. Statistická regulace kvality

Cíle studia:
Studijní materiály:

1. Kožíšek, J., Stieberová, B.: Statistika v příkladech, Verlag Dashofer, Praha 2012.

2. Hindls, R., Hronová, S. et al. Statistika pro ekonomy. Professional publishing. 2007

Poznámka:
Další informace:
Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 22. 7. 2024
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet2850506.html