Topic outline
-
Statistika II
Cíl: seznámit studenty se základy metod zkoumání závislostí číselných i slovních proměnných (analýza rozptylu, test nezávislosti kategoriálních znaků, regresní a korelační analýza), základními postupy analýzy časových řad a principy statistického srovnávání (indexy, rozdíly).
Anotace: Kurz je zaměřen na předložení uceleného systému metod zkoumání závislostí mezi číselnými i slovními proměnnými, základních postupů analýzy časových řad a hlavních principů statistického srovnávání. Kurz se soustřeďuje zejména na základní a stěžejní metody v rámci dané problematiky.
Podmiňující předměty: Statistika I
Požadavky: Zápočtový test písemný - alespoň 60 % z celkového počtu bodů; zkouškový test písemný - alespoň 60 % z celkového počtu bodů.
-
Na tomto odkazu si můžete ze sdílené složky disku Google stáhnout instalační program IBM SPSS Statistics.
Abyste mohli stahovat, musíte být přihlášeni do Google univerzitním přihlášením (stejný princip jako při online výuce přes Google Meet).
Ve složce je k dispozici také licenční číslo a návod na instalaci.
Po instalaci se spustí licenční průvodce, ZVOLTE TYP LICENCE "AUTHORIZED" a vložte licenční číslo.
Prosím NESDÍLEJTE NIKDE licenční číslo.
Kromě toho, že byste se dopustili trestné činnosti a případ by řešila policie, vašim kolegyním a kolegům, kteří by si program chtěli nainstalovat v letním semestru, by licence nefungovala.
Číslo je omezené na konkrétní počet studentů!Buďte, prosím, tedy ohleduplní.
V případě problémů se stahováním pište na: marian.lamr@tul.cz
-
Bilddatei (PNG)
-
Soubor obsahuje strom statistických metod podle typu statistických proměnných. Dostupné z URL:
-
-
Domácí úkol 2 - kombinované studium AssignmentDue: Tuesday, 23 April 2024, 8:40 PM
-
Základní pojmy
Cíl: Seznámit studenty se základními pojmy analýzy závislostí - typy dvourozměrných tabulek, grafickým znázorněním podmíněného rozdělení četností, druhy metod zkoumání závislostí v kontextu typů proměnných. Student bude schopen samostatně identifikovat druh dvourozměrné tabulky a bude schopen odpovídajícím způsobem graficky znázornit dané podmíněné rozdělení četností.
Klíčová slova: asociační tabulka, čára podmíněných průměrů, čára podmíněných rozptylů, kontingenční tabulka, korelační tabulka .
Požadované vstupní znalosti: základní statistické metody probírané v kurzu Statistika I.
-
Analýza rozptylu
Cíl: Seznámit studenty s jednou z metod zkoumání závislosti číselných proměnných (resp. slovní a číselné proměnné) - jednofaktorovou analýzou rozptylu. Student bude schopen samostatně identifikovat případ, pro který je tato metoda vhodná, a za použití statistického softwaru ji na tento případ dokáže aplikovat a vyvodit relevantní závěry.
Klíčová slova: jednofaktorová analýza rozptylu, meziskupinový rozptyl, poměr determinace, rozklad rozptylu, vnitroskupinový rozptyl.
Požadované vstupní znalosti: základní statistické metody probírané v kurzu Statistika I.
-
Test nezávislosti kategoriálních znaků
Cíl: Seznámit studenty s metodou zkoumání závislosti slovních proměnných (resp. číselné a slovní proměnné) - testem nezávislosti kategoriálních dat v kontingenční tabulce. Student bude schopen samostatně identifikovat případ, pro který je tato metoda vhodná, a za použití statistického softwaru či pomocí ručního výpočtu ji na tento případ dokáže aplikovat a vyvodit relevantní závěry.
Klíčová slova: asociační tabulka, koeficient asociace, koeficient kontingence, kontingenční tabulka, test nezávislosti
Požadované vstupní znalosti: základní statistické metody probírané v kurzu Statistika I a předchozí téma.
-
Cíl: Seznámit studenty s metodou zkoumání závislosti číselných proměnných - regresní analýzou. Student bude schopen samostatně identifikovat případ, pro který je tato metoda vhodná, a za použití statistického softwaru bude schopen zvolit vhodný typ regresní funkce pro popis dané závislosti. Dále bude umět provést ověření volby regresní funkce pomocí odpovídajících testů a vyvodit relevantní závěry.
Klíčová slova: celkový F-test, empirická regresní funkce, korelační tabulka, podmíněné rozdělení četností, teoretická regresní funkce.
Požadované vstupní znalosti: základní statistické metody probírané v kurzu Statistika I a předchozí témata.
-
Cíl: Seznámit studenty s další metodou zkoumání závislosti číselných proměnných - korelační analýzou. Student bude schopen samostatně identifikovat případ, pro který je tato metoda vhodná, a za použití statistického softwaru bude schopen posoudit, zda jsou proměnné lineárně závislé či nikoli. Bude rovněž umět změřit sílu lineární závislosti. Zároveň bude schopen posoudit závislost pořadí.
Klíčová slova: korelační koeficient, lineární závislost, pořadová korelace, sdružené regresní přímky.
Požadované vstupní znalosti: základní statistické metody probírané v kurzu Statistika I a předchozí témata.
-
Základní pojmy a charakteristiky časových řad
Cíl: Seznámit studenty se základními pojmy z oblasti časových řad a základními jednoduchými charakteristikami včetně jejich interpretace. Student bude umět charakterizovat vlastnosti různých typů časových řad pomocí jednoduchých charakteristik a jejich hodnoty bude schopen interpretovat.
Klíčová slova: časová řada, diference, intervalový ukazatel, koeficient růstu, okamžikový ukazatel.
Požadované vstupní znalosti: základní statistické metody probírané v kurzu Statistika I a předchozí témata.
-
Cíl: Seznámit studenty se základní koncepcí modelování časových řad a klasickým přístupem k popisu trendové složky časové řady - trendovou analýzou. Student bude schopen popsat průběh vybraného ukazatele pomocí některé z jednodušších trendových funkcí a bude umět srovnávat míru vhodnosti jednotlivých funkcí.
Klíčová slova: jednorozměrný model, klasický model, trendová analýza, vývoj ukazatele.
Požadované vstupní znalosti: základní statistické metody probírané v kurzu Statistika I a předchozí témata.
-
Cíl: Seznámit studenty s jedním z adaptivních přístupů popisu trendové složky časové řady - klouzavými průměry. Student bude schopen popsat průběh vybraného ukazatele pomocí vhodného typu klouzavých průměrů (prosté, vážené, centrované) v závislosti na charakteru časové řady.
Klíčová slova: centrovaný klouzavý průměr, klouzavá část období interpolace, prostý klouzavý průměr, vážený klouzavý průměr.
Požadované vstupní znalosti: základní statistické metody probírané v kurzu Statistika I a předchozí témata.
-
Popis sezónní složky
Cíl: Seznámit studenty s možnostmi popisu sezónní složky časové řady v závislosti na charakteru dat. Student bude schopen prostřednictvím různých modelů sezónnosti kvantifikovat velikost sezónních výkyvů a očistit časovou řadu od těchto výkyvů.
Klíčová slova: model konstantní sezónnosti, model proporcionální sezónnosti, sezónní indexy, sezónní očišťování, sezónní rozdíly, sezónní výkyvy.
Požadované vstupní znalosti: základní statistické metody probírané v kurzu Statistika I a předchozí témata.
-
Indexy a diference - základní pojmy
Cíl: Seznámit studenty se základní typologií statistických ukazatelů a způsoby srovnávání jejich hodnot. Student bude schopen identifikovat ukazatele podle různých hledisek, bude znát postatu výpočtu diference a indexu a bude umět charakterizovat vlastnosti ukazatelů.
Klíčová slova: absolutní diference, extenzitní ukazatel, index, intenzitní ukazatel, stejnorodost.
Požadované vstupní znalosti: základní statistické metody probírané v kurzu Statistika I a předchozí témata.
-
Individuální indexy a diference
Cíl: Seznámit studenty s charakteristikou a výpočtem individuálních jednoduchých a individuálních složených indexů a diferencí. Student bude schopen vysvětlit rozdíly v použití uvedených typů indexů a diferencí a bude je umět správně použít na reálných datech.
Klíčová slova: bazický index, index stálého složení, index struktury, metoda postupných změn, řetězový index.
Požadované vstupní znalosti: základní statistické metody probírané v kurzu Statistika I a předchozí témata.
-
Souhrnné indexy a diference
Cíl: Seznámit studenty s charakteristikou a výpočtem souhrnných indexů a diferencí. Student bude schopen vysvětlit rozdíly v použití uvedených indexů a diferencí a bude je umět správně použít na reálných datech.
Klíčová slova: Bortkiewiczův rozklad, Fisherův index, Laspeyresův index, metoda postupných změn, Paascheho index.
Požadované vstupní znalosti: základní statistické metody probírané v kurzu Statistika I a předchozí témata.
-
-