VSFS:N_StM Statistic Methods - Course Information
N_StM Statistic Methods
University of Finance and AdministrationSummer 2020
- Extent and Intensity
- 2/1/0. 3 credit(s). Recommended Type of Completion: zk (examination). Other types of completion: z (credit).
- Teacher(s)
- Ing. Bc. Jiří Mihola, CSc. (lecturer)
- Guaranteed by
- Ing. Bc. Jiří Mihola, CSc.
Department of Computer Science and Mathematics – Departments – University of Finance and Administration
Contact Person: Ivana Plačková - Timetable of Seminar Groups
- N_StM/vAPH: Sat 29. 2. 9:45–11:15 S14, 11:30–13:00 S14, Sat 14. 3. 9:45–11:15 S14, 11:30–13:00 S14, Sat 18. 4. 9:45–11:15 S14, 11:30–13:00 S14, J. Mihola
- Prerequisites
- Prerequisites are not.
- Course Enrolment Limitations
- The course is offered to students of any study field.
- Course objectives (in Czech)
- Po ukončení předmětu bude student ovládat metody statistické analýzy jednorozměrného a vícerozměrného souboru včetně vyhodnocení vzájemných závislostí. Bude umět pracovat s klíčovými charakteristikami jako jsou podmíněné průměry a rozptyly korelačními koeficienty, kovarianční a korelační matice, vícenásobným koeficientem determinace apod. Student bude rutinně používat hlavní nástroje zobrazování dat a výsledků. Absolvent bude ovládat problematiku měření multikolinearity a speciálních grafů systematického komplexního zobrazování výsledků regresní a korelační úlohy libovolného počtu proměnných. Bude ovládat metody standardizace a agregace dat. Bude seznámen s faktorovou analýzou, analýzou hlavních komponent a shlukovou analýzou.
- Learning outcomes (in Czech)
- Pokročilá znalost základů analýzy závislostí dvou a více proměnných. Tvůrčí aplikace v simulačních úlohách.
- Syllabus (in Czech)
- 1. Základní pojmy používané ve statistické analýze závislostí. 2. Pokročilé charakteristiky polohy, variability a další charakteristiky koncentrace. 3. Regresní a korelační analýza, regresní modely a ekonometrie 4. Nelineární regresní a korelační analýza. 5. Metoda nejmenších čtverců a maximální věrohodnosti. 6. Regresní přímka a nadrovina. 7. Těsnost závislostí. Korelační úloha. 8. Multikolinearita, autokorelace a heteroskedasticita. 9. Standardizace dat. Syntetické ukazatele a agregační funkce. 10. Shluková analýza. Metoda hlavních komponent, faktorová analýza. 11. Ortogonální regrese a konfidenční elipsa. 12. Cobbova-Douglasova produkční funkce.
- Literature
- required literature
- BÍLKOVÁ, Diana, Petr BUDINSKÝ and Václav VOHÁNKA. Pravděpodobnost a statistika. 1. vydání. Plzeň: Aleš Čeněk, 2009, 639 pp. ISBN 978-80-7380-224-0. info
- not specified
- CIPRA, Tomáš. Finanční ekonometrie, 2. vydání Ekopress, 2013. 538 s. ISBN 978-80-86929-93-4
- HANČLOVÁ, Jana. Ekonometriské modelování, nakl. Kamil Mařík - Professional Publiiishing, Praha 2012. 214 s. ISBN 978-80-7431-088-1
- ANDĚL, Jiří. Statistické metody. MATFYZPRESS, Praha 2003. 299 s.
- Teaching methods (in Czech)
- Klasická, skupinová, interaktivní s PowerPointem a s prováděním výpočtů především pomocí klasických a dostupných prostředků pro výpočty a zobrazení. Povinná účast na cvičeních je 75 %. Účast v řízených skupinových konzultacích v kombinovaném studiu je 50 %.
- Assessment methods (in Czech)
- Způsob ukončení: zápočet a zkouška. Zápočet pro kombinované studium bude udělen za aktivní účast a vypracování seminární práce. Zkoušce bude předcházet 15 minutová příprava. Zkouška bude zahrnovat časově nenáročný příklad a veškerou probranou látku.
- Language of instruction
- Czech
- Further comments (probably available only in Czech)
- The course can also be completed outside the examination period.
Information on the extent and intensity of the course: 12 hodin KS/semestr.
- Enrolment Statistics (Summer 2020, recent)
- Permalink: https://is.vsfs.cz/course/vsfs/summer2020/N_StM