https://www.vsb.cz/e-vyuka/cs/subject/639-2002/05
E-learning:
Integrovaný systém modulární počítačové výuky ekonomicko-technického zaměření (http://lms.vsb.cz): Vzdělávací modul 4 – Zlepšování procesů s využitím statistické analýzy, submodul Průzkumová analýza dat: Grafické nástroje (s. 3 – 21) Intervalové odhady (s. 25 – 33) Testování hypotéz (s. 33 – 67)
Regresní analýza (s. 73 – 90) TOŠENOVSKÝ, J. Plánování experimentů. Studijní opory. Ostrava: VŠB-TU Ostrava, 2012. TOŠENOVSKÝ, J. Teorie pravděpodobnosti. Studijní opory. Ostrava: VŠB-TU Ostrava, 2012.
Matematická statistika
| Typ studia | bakalářské |
|---|---|
| Jazyk výuky | angličtina |
| Kód | 639-2002/05 |
| Zkratka | MS |
| Název předmětu česky | Matematická statistika |
| Název předmětu anglicky | Mathematical Statistics |
| Kreditů | 7 |
| Garantující katedra | Katedra managementu kvality |
| Garant předmětu | Ing. Filip Tošenovský, Ph.D. |
Osnova předmětu
1. Základní a výběrový soubor, náhodný výběr, četnosti
2. Rozdělení souboru do tříd (postup, důvod), histogram
3. Momentové a kvantilové charakteristiky
4. Věta o jednom výběru z normálního rozdělení a její použití
5. Věta o dvou výběrech z normálního rozdělení a její použití
6. Testování hypotéz-obecný postup, chyby při testování
7. F test, t – testy (všechny body testu)
8. Korelační analýza (r, I, test r, podmínky použití, vlastnosti)
9. Vícerozměrná regresní analýza (základní vzorce maticově)
10. Spermannův koef. korelace, kontingenční tabulky
11. Bodový odhad
12. Intervalový odhad
13. Testy normality (šikmost a špičatost N rozdělení, Shapiro-Wilk – tabulka pro test.krit.)
14. Testy odlehlých hodnot (Grubbs, Box plot) a testy nezávislosti (znaménkový)
2. Rozdělení souboru do tříd (postup, důvod), histogram
3. Momentové a kvantilové charakteristiky
4. Věta o jednom výběru z normálního rozdělení a její použití
5. Věta o dvou výběrech z normálního rozdělení a její použití
6. Testování hypotéz-obecný postup, chyby při testování
7. F test, t – testy (všechny body testu)
8. Korelační analýza (r, I, test r, podmínky použití, vlastnosti)
9. Vícerozměrná regresní analýza (základní vzorce maticově)
10. Spermannův koef. korelace, kontingenční tabulky
11. Bodový odhad
12. Intervalový odhad
13. Testy normality (šikmost a špičatost N rozdělení, Shapiro-Wilk – tabulka pro test.krit.)
14. Testy odlehlých hodnot (Grubbs, Box plot) a testy nezávislosti (znaménkový)
E-learning
Povinná literatura
ANDĚL, J. Základy matematické statistiky. Praha: MATFYZPRESS, 2011. ISBN 978-80-737-8162-0.
TOŠENOVSKÝ, J. Základy statistického zpracování dat. Ostrava: VŠB - Technická univerzita Ostrava, 2015. ISBN 978-80-248-3733-8.
JAMES, G., D. WITTEN, T. HASTIE a R. TIBSHIRANI. An Introductuion to Statistical Learning. NY: Springer, 2013. ISBN 978-1-4614-7138-7 .
TOŠENOVSKÝ, J. Základy statistického zpracování dat. Ostrava: VŠB - Technická univerzita Ostrava, 2015. ISBN 978-80-248-3733-8.
JAMES, G., D. WITTEN, T. HASTIE a R. TIBSHIRANI. An Introductuion to Statistical Learning. NY: Springer, 2013. ISBN 978-1-4614-7138-7 .
Doporučená literatura
MELOUN, J. a J. MILITKÝ. Statistické zpracování experimentálních dat. Praha: Ars magna, 1998. ISBN 80-7219-003-2.
HANOUSEK, J. a P. CHARAMZA. Moderní metody zpracování dat. Matematická
statistika pro každého. Praha: EDUCA, 1992. ISBN 80-85623-31-5.
TOŠENOVSKÝ, J. a D. NOSKIEVIČOVÁ. Statistické metody pro zlepšování jakosti.
Ostrava: Montanex, 2000. ISBN 80-7225-040-X.
LIKEŠ, J. a J. MACHEK. Matematická statistika. Praha: SNTL, 1983.
HANOUSEK, J. a P. CHARAMZA. Moderní metody zpracování dat. Matematická
statistika pro každého. Praha: EDUCA, 1992. ISBN 80-85623-31-5.
TOŠENOVSKÝ, J. a D. NOSKIEVIČOVÁ. Statistické metody pro zlepšování jakosti.
Ostrava: Montanex, 2000. ISBN 80-7225-040-X.
LIKEŠ, J. a J. MACHEK. Matematická statistika. Praha: SNTL, 1983.