Statistics - MD360P03Z
Title: Statistika
Czech title: Statistika
Guaranteed by: Institute of Applied Mathematics and Information Technologies (31-710)
Faculty: Faculty of Science
Actual: from 2022
Semester: winter
E-Credits: 5
Examination process: winter s.:
Hours per week, examination: winter s.:2/2, C+Ex [HT]
Capacity: unlimited
Min. number of students: unlimited
4EU+: no
Virtual mobility / capacity: no
State of the course: taught
Language: Czech
Note: enabled for web enrollment
Guarantor: RNDr. Monika Pecková, Ph.D.
Teacher(s): Mgr. Alena Černíková, Ph.D.
RNDr. Monika Pecková, Ph.D.
Opinion survey results   Examination dates   WS schedule   
Annotation -
Last update: RNDr. Monika Pecková, Ph.D. (20.09.2019)
Statistical introductory course. Descriptive statistics. Introduction to inferential statistics (statistical hypothesis, statistics, significance level, p-value, confidence interval). One/two independent samples procedures. Regression. Contingency tables. Methods will be applied on real data.
Literature -
Last update: RNDr. Jana Rubešová, Ph.D. (25.10.2019)

Zvára, K.: Základy statistiky v prostředí R 

Pavlík, Z.; Kühnl, K.: Úvod do kvantitativních metod v geografii

Requirements to the exam -
Last update: RNDr. Jana Rubešová, Ph.D. (25.10.2019)

Please note, the lectures are given in Czech language only.

Syllabus - Czech
Last update: RNDr. Monika Pecková, Ph.D. (20.09.2019)

I. Metody popisné (deskriptivní) statistiky

1. Základní statistické charakteristiky - charakteristiky centrality (středu) - průměr, vážený průměr, medián, geografický průměr a medián - porovnání char. centrality a jejich užití v geografii a demografii - charakteristiky variability - rozpětí, střední odchylka, mezikvartilová odchylka, rozptyl, standardní (směrodatná) odchylka, variační koeficient. - užití charakteristik variability v geografii a demografii -  charakteristiky tvaru - šikmost, špičatost - měření závislosti - kovariance, korelační koeficient

2. Míry koncentrace v geografii - Giniho koeficient, Lorenzova křivka, Theilův index a jeho rozklad

II. Základy pravděpodobnosti
 
1. Základní pojmy - experiment - náhodný jev - elementární jevy - def. pravděpodobnosti - podmíněná pravděp. a nezávislost

2. Náhodná veličina - pojem náhodné veličiny, rozdělení - střední hodnota, rozptyl a standardní (směrodatná) odchylka - distribuční funkce, hustota, kvantily - některá rozdělení - binomické, normální, t-rozdělení, chi-kvadrát rozdělení

III. Statistická indukce

1. Náhodný výběr - chování průměru z náhodného výběru - centrální limitní věta

2. Intervalový odhad - intervalový odhad střední hodnoty normálního rozdělení - intervalový odhad pravděpodobnosti v binomickém rozdělení

3. Testování statistických hypotéz - nulová a alternativní hypotéza, chyby 1. a 2. druhu, hladina významnosti, síla testu, p-hodnota

4. Test o pravděpodobnosti v binomickém rozdělení

5. Testy o střední hodnotě jednoho dvou výběrů - jednovýběrový t-test, párový t-test, dvouvýběrový t-test - neparametrické testy - Wilcoxonův dvouvýběrový, Wilcoxonův párový, znaménkový test

6. Testování nezávislosti kvantitativních veličin - Pearsonův korelační test, Spearmanův pořadový test

7. Testy v kontingenčních tabulkách - chi-kvadrát test nezávislosti, test homogenity, test dobré shody, test symetrie, Fisherův faktoriálový test

IV. Statistické modelování

1. Základy lineární regrese - jednoduchá regrese - metoda nejmenších čtverců, regresní přímka, test nezávislosti, koeficient determinace, predikce

2. Předpoklady regresního modelu - diagnostika, transformace - mnohonásobná regrese