Statistická analýza

Garant předmětu:

Přednášející:

Cvičící:

Předmět zajišťuje:

institut ekonomických studií

Anotace:

Předmět navazuje na základní kurzy statistiky a nabízí úvod do mírně pokročilých metod statistické analýzy.

Požadavky:

Studenti ukončují absolvování předmětu zápočtem a zkouškou.

Požadavky na zápočet:

1. Docházka na cvičení, kdy jsou omluveny maximálně tři absence řádnou omluvenkou.

2. Aktivní účastí na cvičení, kterou se rozumí řešení úloh zadaných přímo na hodině. Pro získání zápočtu musí student získat minimálně 5 bodů za aktivitu (jeden vyřešený příklad=1 bod), započítává se řešení příkladu na tabuli, samostatně v sešitě, popřípadě dořešení doma (odevzdat nejpozději na začátku dalšího cvičení).

Náhradní podmínky získání zápočtu:

Pokud student nezíská řádný zápočet z důvodu:

- Nesplnil docházku či aktivní účast na cvičení, pak mu bude zadána seminární práce a po jejím splnění (rozumí se akceptace ze strany vyučujícího a to nejpozději do druhého týdne zkouškového období daného semestru), bude studentovi umožněno absolvovat závěrečnou zápočtovou písemnou práci.

Požadavky na zkoušku:

Student po získání zápočtu bude moci absolvovat zkoušku. Zkouška bude písemná, v předem vypsaných termínech. Zkouška se bude skládat ze dvou částí - část teoretická a část praktická (resp. početní). Pro úspěšné absolvování zkoušky musí student získat alespoň 50% z každé ze dvou částí. Student může opakovat zkoušku maximálně dvakrát.

Osnova přednášek:

1. Opakování základů statistiky I. Popisná statistika: charakteristiky polohy, variability a tvaru rozdělení. Některá rozdělení pravděpodobnosti. Statistická indukce: bodové a intervalové odhady, testování hypotéz.

2. Opakování základů statistiky II. Testování hypotéz. Základní parametrické a neparametrické testy, test shody střední hodnoty, rozptylu a podílu, testy nezávislosti a ověření normality rozdělení.

3. Analýza rozptylu (Anova). Ověření vstupních předpokladů: normalita a rozptyl uvnitř skupin, jednofaktorová a dvoufaktorová analýza rozptylu, Kruskalův-Wallisův test, vícerozměrná analýzy rozptylu.

4. Korelační analýza. Koeficienty korelace: Pearsonův, Spearmanův, parciální korelace a mnohonásobná korelace, tetrachordická a biseriální korelace. Testování hypotéz a intervaly spolehlivosti pro koeficient korelace.

5. Regresní analýza I. Korelace vs. kauzalita. Jednoduchý lineární regresní model a další typy regresních modelů. Testování hypotéz o parametrech a intervaly spolehlivosti parametrů modelu.

6. Regresní analýza II. Zhodnocení kvality jednoduchého lineárního regresního modelu. Nelineární modely, které lze transformovat na lineární tvar.

7. Regresní analýza III. Vícerozměrný model lineární regrese. Zhodnocení kvality vícerozměrného lineárního regresního modelu. Vícenásobný korelační koeficient.

8. Regresní analýza IV. Diskuze předpokladů aplikace modelu a důsledky jejích porušení. Reziduální analýza. Testy homoskedasticity, multikolinearity a autokorelace.

9. Vícerozměrná analýza závislostí. Shluková analýza: princip užití, metody hierarchického a nehierarchického shlukování, postupy měření podobnosti, resp. vzdálenosti objektů. Analýza hlavních komponent.

10. Úvod do problematiky časových řad. Popis časových řad. Základní pojmy.

11. Časové řady I. Základní charakteristiky časových řad. Dynamické charakteristiky časových řad. Rozklad časových řad. Časové řady v analýze ekonomických veličin.

12. Časové řady II. Hledání trendu. Přehled běžných trendových křivek. Volba vhodného modelu trendu.

13. Časové řady III. Klouzavé průměry. Vyhlazení časové řady.

Osnova cvičení:

1. Úvod. Opakování základů statistiky I. Popisná statistika. Některá rozdělení pravděpodobností diskrétní a spojité náhodné veličiny. Seznámení s prostředími MS Excel.

2. Opakování základů statistiky II. Statistická indukce. Bodové a intervalové odhady parametrů základního souboru. Testování hypotéz: základní parametrické a neparametrické testy

3. Opakování základů statistiky III: Testování hypotéz: test shody střední hodnoty, rozptylu a podílu, vybrané testy nezávislosti.

4. Opakování základů statistiky IV: Ověření normality rozdělení.

5. Analýza rozptylu (Anova). Ověření vstupních předpokladů: normalita a rozptyl uvnitř skupin, jednofaktorová a dvoufaktorová analýza rozptylu

6. Neparametrický Kruskalův-Wallisův test a obdobné v analýze rozptylu.

7. Korelační analýza I. Koeficienty korelace. Testování hypotéz o koeficientu korelace. Interval spolehlivosti pro koeficient korelace. Koeficienty tetrachorické a biseriální korelace.

8. Korelační analýza II. Koeficienty korelace. Výběrový koeficient mnohonásobné korelace.

9. Regresní analýza I. Jednoduchý lineární regresní model: konstrukce modelu, korelace vs. kauzalita. Ukázky řešení úkolů ve výpočetních prostředích.

10. Regresní analýza II. Zhodnocení kvality jednoduchého modelu, testování hypotéz a intervaly spolehlivosti parametrů regresního modelu. Nelineární modely.

11. Regresní analýza III. Vícerozměrný model lineární regrese. Zhodnocení kvality vícerozměrného lineárního regresního modelu. Vícenásobný korelační koeficient.

12. Úvod do problematiky časových řad. Popis časových řad. Základní charakteristiky časových řad.

13. Hledání trendu. Volba vhodného modelu trendu.

Cíle studia:

Cílem předmětu bude zejména seznámit studenty se základními metodami při vyhodnocování jedno a vícerozměrných výběrových statistických souborů, s metodami analýzy závislosti, modelováním a analýzou časových řad. Studenti získají zkušenosti s využitím statistických metod v ekonomické praxi, počítačovým zpracováním dat a interpretací dosažených výsledků.

Studijní materiály:

BUDÍKOVÁ, M., KRÁLOVÁ, M., MAROŠ, B. Průvodce statistickými metodami. Praha: Grada Publishing, 2010. ISBN 978-80-247-3243-5.

STUDENMUND, A.H. Using econometrics: A practical guide. New York: Pearson Global Edition, 2017. ISBN: 978-01-3136773-9.

HEBÁK, P., HUSTOPECKÝ, J. Vícerozměrné statistické metody 1. Praha: Informatorium, 2006. ISBN 978-80-7333-056-9.

HEBÁK, P., HUSTOPECKÝ, J., MALÁ, I. Vícerozměrné statistické metody 2. Praha: Informatorium, 2005. ISBN 978-80-7333-036-9.

HEBÁK, P., a kol. Vícerozměrné statistické metody 3. Praha: Informatorium, 2007. ISBN 978-80-7333-039-3.

Poznámka:

Další informace:

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Projektové řízení inovací od 18/19 kombinované studium (povinný předmět)
• PRI kombinovaná forma od 19/20 specializace Project Management (povinný předmět)
• PRI kombinovaná forma od 19/20 specializace Process Management (povinný předmět)
• PRI kombinovaná forma od 20/21 specializace Process Management (povinný předmět)
• PRI kombinovaná forma od 20/21 specializace Project Management (povinný předmět)
• PRI kombinovaná forma od 21/22 specializace Process Management (povinný předmět)
• PRI kombinovaná forma od 21/22 specializace Project Management (povinný předmět)
• Process Management, kombinovaná forma, AR 2022/2023 (povinný předmět)
• Project Management, kombinovaná forma, AR 2022/2023 (povinný předmět)