Předmět: Statistické a matematické metody řízení

» Seznam fakult » EF » KMA
Název předmětu Statistické a matematické metody řízení
Kód předmětu KMA/SMI-D
Organizační forma výuky Přednáška + Seminář
Úroveň předmětu Doktorský
Rok studia nespecifikován
Semestr Zimní a letní
Počet ECTS kreditů 20
Vyučovací jazyk Čeština
Statut předmětu Povinný
Způsob výuky Kontaktní
Studijní praxe Nejedná se o pracovní stáž
Doporučené volitelné součásti programu Není
Dostupnost předmětu Předmět je nabízen přijíždějícím studentům
Vyučující
  • Picek Jan, prof. RNDr. CSc.
  • Skalská Hana, prof. RNDr. CSc.
  • Linda Bohdan, doc. RNDr. CSc.
  • Kubanová Jana, doc. PaedDr. CSc.
Obsah předmětu
Pravděpodobnost a statistika: modely rozdělení pravděpodobnosti a využití v rozhodování, analýza kategorizovaných dat, parametrické a neparametrické testy hypotéz, faktorové pokusy. Vícerozměrné metody: regresní modely a inference v regresi, diskriminační analýza nebo jiné typy prediktivních modelů (logistická regrese, rozhodovací stromy, etc.), shluková analýza. Podpora rozhodování: modelování, kauzalita, problémy výběrových zjišťování a zobecňování, data a možnosti jejich využití pro rozhodování, software pro analýzu dat, vizualizace dat. Tematické oblasti projektu budou upřesněny nebo rozšířeny na základě konzultace s garanty předmětu, nebo na základě návrhu (doporučení) školitele.

Studijní aktivity a metody výuky
Monologický výklad (přednáška, prezentace, vysvětlování)
  • Účast na výuce - 560 hodin za semestr
Výstupy z učení
Cílem předmětu je seznámit studenta s pokročilými metodami induktivní statistiky a rozvíjet schopnosti a znalosti, které jsou specifické pro statistické uvažování a které podporují komplexní přístup k řešení reálných problémů.
Studenti získají znalosti v daném předmětu v souladu s cílem a obsahem.
Předpoklady
Znalosti v daném předmětu v souladu s cílem a obsahem.

Hodnoticí metody a kritéria
Kombinovaná zkouška, Ústní zkouška

Vypracování projektu podle pokynů přednášejícího a jeho obhájení. Obhajoba projektu je součástí zkoušky.
Doporučená literatura
  • ANDERSON, T. W. An Introduction to Multivariate Statistical Analysis. 2003. ISBN 978-0-471-36091-9.
  • Dalgaard, P. Introductory Statistics with R. 2008. ISBN 978-0-387-79053-4.
  • Hebák, P. a kol. Vícerozměrné statistické metody. Informatorium, Praha, 2007.
  • HEBÁK, P. et al. Vícerozměrné statistické metody (3). Informatorium.. Praha, 2005. ISBN 80-7333-039-3.
  • Hebák, P., Hustopecký, J., Malá, I. Vícerozměrné statistické metody (2). Informatorium, Praha, 2005. ISBN 80-7333-036-9.
  • Isson, J. a Harriot, J. Win with Advanced Business Analytics: Creating Business Value from Data.
  • JUREČKOVÁ, J., P. K. SEN a J. PICEK. Methodological Tools in Robust and Nonparametric Statistics. 2013. ISBN 978-1-4398-4068-9.
  • KING, R.S. Cluster Analysis and Data Mining: An Introduction. 2015. ISBN 978-1938549-38-0.
  • Kubanová, J. Statistické metody pro ekonomickou a technickou praxi.
  • Linda, B. Pravděpodobnost.
  • REIMANN C., P. FILZMOSER, R. GARRETT a R. DUTTER. Statistical Data Analysis Explained. 2008. ISBN 978-0-470-98581-6.
  • ŘEZANKOVÁ, H. Analýza dat z dotazníkových šetření. 2. vyd. Praha: Professional Publishing, 2010.
  • S. COLES. An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values. 2001. ISBN 978-1-85233-459-8.
  • Skalská, H., Stránský, P. Základy biostatistiky. Karolinum, Praha, 2007.
  • Wonnacott, T.H., Wonnacott, R.J. Introductory Statistics for Business and Economics. New York : John Wiley & Sons, 1990. ISBN 0-471-61517-X.
  • Zhao, Z. R and Data Mining: Examples and Case Studies. 2013. ISBN 978-0-12-396963-7.


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr