Statistické metody v ekonomii

Zkratka předmětu KMI/KSTAE
Název předmětu Statistické metody v ekonomii
Akademický rok 2019/2020
Pracoviště / Zkratka KMI/KSTAE
Název Statistické metody v ekonomii
Akreditováno/Kredity Ano/5
Rozsah hodin Přednáška 16 HOD/SEM
Vyučovací jazyk
Nahrazovaný předmět KMI/STATE
Vyloučené předměty
Podmiňující
Způsob zakončení Zkouška
Forma zakončení Kombinovaná
Zápočet před zkouškou Ano
Vyučovaný semestr Zimní
Cíle předmětu (anotace)

Kurz má dva hlavní cíle. První spočívá v seznámení studentů s vybranými statistickými metodami, které jsou aplikovatelné při zpracování ekonomických dat. Příkladem může být regresní analýza, vícenásobná regresní analýza, analýza kategoriálních dat, shluková analýza a logistická regrese, vybrané klasifikační metody, posouzení normality. Zároveň bude představena terminologie související s těmito metodami. Druhým cílem je seznámit posluchače s programovacím prostředím R.

Požadavky na studenta

Požadavky ke zkoušce:
Ověření nabytých znalostí bude realizováno prostřednictvím 2 testů. Jednoho zápočtového a jednoho zkouškového testu (oba písemné).

Obsah

1 - úvod do kurzu, zdroje ekonomických dat, statistický software pro analýzu dat;

2 - některé aspekty induktivních statistických metod;

3 - programovací prostředí R, import dat do R;

4 - neparametrické testy;

5 - testy normality a jak je provést v R;

6 - úvod do analýzy kategoriálních dat;

7- vizualizace kategoriálních dat;

8 - úvod do vícerozměrné analýzy dat, maticová algebra, vícerozměrný t-test;

9 - pojem vzdálenosti; hierarchická shluková analýza;

10 - vybrané klasifikační metody;

11 - logistická regrese;

Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu

Prerequisites: KMI/MINF, KMI/MINFA Managerial Informatics,
KMI/GIS1 Geographic Information Systems 1

Získané způsobilosti

Studenti rozumí základním principům pokročilých statistických metod. Jsou schopni využívat programovací prostředí R.

Garanti a vyučující
  • Garanti: Ing. Michael Rost, Ph.D.
  • Přednášející: Mgr. Michal Houda, Ph.D., Ing. Michael Rost, Ph.D.
  • Cvičící: Ing. Michael Rost, Ph.D.
Literatura
  • Hendl, J. Přehled statistických metod zpracování dat. Praha: Portál, 2006. ISBN 80-7367-123-9.
  • Anděl, Jiří. Statistické metody. Praha : Matfyzpress, 2003. ISBN 80-86732-08-8.
  • Everitt B. S. An R and S-Plus Companion to Multivariate Analysis. Springer, 2005. ISBN 1-85233-882-2.
  • Simonoff, J.S. Analyzing Categorical Data. New York : Springer, 2003. ISBN 0-387-00749-0.
  • Maindonald, J., Braun, J. Data Analysis and Graphics Using R. Cambridge : Cambridge University Press, 2003. ISBN 0-521-81336-0.
  • Dalgaard P. Introductory Statistics with R. Springer, 2002. ISBN 0-387-95475-9.
  • Faraway, J. Linear Models with R. Boca Raton : Chapman & Hall/CRC, FL, 2004. ISBN 1-584-88425-8.
  • Venables, W., N., Ripley, B.D. Modern Applied Statistics with S. New York : 4th ed, 2002. ISBN 0-387-95457-0.
  • Heiberger, R. M., Holland, B. Statistical Analysis and Data Display: An Intermediate Course with Examples in S-Plus, R, and SAS. Springer Texts in Statistics. Springer, 2004. ISBN 0-387-40270-5.
  • Meloun, M., Militký, J. Statistické analýzy experimentálních dat. Academia, 953 s., 2004. ISBN 80-200-1254-0.
Vyučovací metody

Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Práce s multimediálními zdroji (texty, internet, IT technologie)

Hodnotící metody

Kombinovaná zkouška, Test

Stáhnout jako PDF