B_PrSt Pravděpodobnost a statistika

Vysoká škola finanční a správní
zima 2017
Rozsah
2/1. 10 hodin KS/semestr. 5 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
doc. Ing. Diana Bílková, Dr. (cvičící)
RNDr. Ivan Havlíček, CSc. (cvičící)
Garance
doc. Ing. Diana Bílková, Dr.
Katedra informatiky a matematiky (FES, KIM) – Katedry – Vysoká škola finanční a správní
Kontaktní osoba: Ivana Plačková
Rozvrh seminárních/paralelních skupin
B_PrSt/cAPH: každé sudé úterý 10:30–11:14 E129, každé sudé úterý 11:15–12:00 E129, D. Bílková
B_PrSt/cBPH: každé liché úterý 10:30–11:14 E126, každé liché úterý 11:15–12:00 E126, D. Bílková
B_PrSt/cR1PH: každé sudé úterý 14:00–14:44 E227, každé sudé úterý 14:45–15:30 E227, D. Bílková
B_PrSt/cR2PH: každé liché úterý 14:00–14:44 E224, každé liché úterý 14:45–15:30 E224, D. Bílková
B_PrSt/pABRPH: Út 8:45–9:29 E306, Út 9:30–10:15 E306, D. Bílková
B_PrSt/vAPRPH: Pá 13. 10. 14:00–15:30 E222, 15:45–17:15 E222, Pá 27. 10. 14:00–15:30 E222, 15:45–17:15 E222, Pá 10. 11. 14:00–15:30 E222, I. Havlíček
B_PrSt/vRMO: So 7. 10. 14:00–15:30 M15, So 4. 11. 14:00–15:30 M15, So 9. 12. 14:00–15:30 M15, So 16. 12. 11:30–13:00 M15, 14:00–15:30 M15, I. Havlíček
Předpoklady
Tento předmět nemá žádné předpoklady.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.
Cíle předmětu
Po ukončení předmětu bude student schopen používat základní pojmy popisné statistiky. Bude se orientovat v problematice statistických šetření a bude umět zpracovávat data o nominální proměnné. Bude znát rozdíly mezi prostým a intervalovým rozdělením četností a rovněž rozpozná, v jakém případě se pro znázornění rozdělení četností používá prosté a v jakém případě intervalové rozdělení četností (včetně grafických znázornění těchto rozdělení četností). Student bude umět měřit polohu, variabilitu, šikmost i špičatost rozdělení četností. Bude umět používat základní pojmy z oblasti teorie pravděpodobnosti, znát operace s náhodnými jevy a ovládat principy výpočtu pravděpodobnosti náhodného jevu. V oblasti náhodné veličiny studenti budou znát některá pojmenévaná diskrétní a spojitá pravděpodobnostní rozdělení i vybrané limitní věty. Budou znát definici statistiky a definici náhodného výběru.
Osnova
  • 1. Základní statistické pojmy
  • 2. Zpracování dat o slovní proměnné
  • 3. Elementární zpracování dat o číselné proměnné, kvantily
  • 4. Charakterizování polohy hodnot číselné proměnné
  • 5. Charakterizování variability hodnot číselné proměnné
  • 6. Charakterizování koncentrace hodnot číselné proměnné, výběrový korelační koeficient
  • 7. Náhodný jev
  • 8. Náhodná veličina
  • 9. Některá rozdělení nespojitého typu
  • 10. Některá rozdělení spojitého typu
  • 11. Některé limitní věty
  • 12. Náhodný výběr, statistiky
Literatura
    povinná literatura
  • BÍLKOVÁ, Diana, Petr BUDINSKÝ a Václav VOHÁNKA. Pravděpodobnost a statistika. 1. vydání. Plzeň: Vydavatelství a nakladatelství Aleš Čeněk, s.r.o, 2009, 658 s. ISBN 978-80-7380-224-0. info
  • CYHELSKÝ, Lubomír a Eduard SOUČEK. Základy statistiky. Praha: Vysoká škola finanční a správní, 2009, 164 s. ISBN 978-80-7408-013-5. info
Výukové metody
Přednášky a cvičení v prezenční formě, řízené skupinové konzultace v kombinované formě, při výuce je používán dataprojektor, studenti budou seznámeni se statistickým programem Statgraphics. Minimální povinná účast na cvičeních v prezenčním studiu je 75%, na řízených skupinových konzultacích v kombinovaném studiu 50%. Studentům, kteří nesplní povinný rozsah účasti, budou v průběhu semestru nebo po jeho skončení zadány dodatečné studijní povinnosti.
Metody hodnocení
Zakončení předmětu: zápočet + zkouška Požadavky na zápočet: - 2 písemné testy, z každého je třeba získat aspoň 50 % bodů - 1 semestrální práce z oblasti popisné statistiky, ze které je třeba získat aspoň 50 % bodů - aspoň 80% účast na cvičení Zkouška: - 1 písemný test (příklady + teorie), který je třeba napsat aspoň na 50 % bodů - ústní zkouška: student si vylosuje a zodpoví 2 teoretické otázky
Informace učitele
Předpokladem zvládnutí obsahu tohoto předmětu jsou matematické znalosti v rozsahu vysokoškolské matematiky. Prerequisite for mastering the content of this course are mathematical knowledge in a range of   university mathematics.
Další komentáře
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je zařazen také v obdobích zima 2016, zima 2018, zima 2019, zima 2020, zima 2021, zima 2022, zima 2023, zima 2024.