Poslední úprava: Ing. Tomáš Bořil, Ph.D. (02.05.2018)
Předmět uvádí studenty s filologickým zaměřením do problematiky statistiky a jejího využití při základních
postupech deskriptivních a indukčních analýz. Je koncipován tak, aby jednotlivé pojmy, vztahy a koncepty bylo možno
demonstrovat na postupech při zpracování řečového materiálu.
Ve zkouškovém období nenásledujícím bezprostředně po semestru, ve kterém byl předmět vyučován, bude
vypsán pouze jeden zkušební termín.
Poslední úprava: Ing. Tomáš Bořil, Ph.D. (02.05.2018)
The course introduces philology students into the realm of statistics and their exploitation in fundamental
procedures of the descriptive and inductive analyses. The design of the course provides demonstrations of terms, relations and concepts on
speech material processing, which is familiar to students. The core of the coursework rests in the analysis of phonetic
studies, which present given statistical procedures, whether in a correct or incorrect manner.
Literatura
Poslední úprava: Ing. Tomáš Bořil, Ph.D. (02.05.2018)
Volín, J. (2007): Statistické metody ve fonetickém výzkumu. Praha: Epocha. Meloun, M. - Militký, J. (2001): Kompendium statistického zpracování dat. Praha: Academia. (vybrané části) Robson, C. (1973): Experiment, design and statistics in psychology. Harmondsworth: Penguin Books Ltd. Urdan, T. C. (2001): Statistics in plain English. London: Lawrence Erlbaum Associates. Lamser, V. - Růžička, L. (1970): Základy statistiky pro sociology. Praha: Svoboda.
Sylabus -
Poslední úprava: Ing. Tomáš Bořil, Ph.D. (13.12.2018)
1. Úvod do statistického zpracování dat. 2. Základní a výběrový soubor; typy proměnných; typy chyb. 3. Základní prostředky deskriptivní statistiky; bodové a intervalové odhady, grafy. 4. Rozdělení náhodných veličin a jejich vlastnosti. 5. Normalizace fonetických dat. 6. Testování hypotéz a p-hodnota. 7. Testování četností. 8. Testování rozdělení. 9. Testování středních hodnot. 10. Neparametrické testy. 11. Prostředky zpracování dat v programu R.
Poslední úprava: Ing. Tomáš Bořil, Ph.D. (13.12.2018)
1. Introduction into statistical treatment of data. 2. Population and sample, types of variables, types of errors. 3. Descriptive data analysis; point and confidence interval estimation, plots. 4. Statistical distributions. 5. Normalization of phonetic data. 6. Hypotheses and p-value. 7. Chi-squared test. 8. Test of distributions. 9. Mean value tests. 10. Non-parametric tests. 11. Introduction do data processing in R.