MTE05 Statistics

University College Prague – University of International Relations and Institute of Hospitality Management and Economics, Ltd.
summer 2019
Extent and Intensity
2/2/0. 5 credit(s). Type of Completion: zk (examination).
Teacher(s)
doc. RNDr. Zdena Lustigová, CSc. (lecturer)
doc. RNDr. Zdena Lustigová, CSc. (seminar tutor)
doc. Ing. Martin Petříček, Ph.D. (assistant)
Guaranteed by
Katedra managementu – University College Prague – University of International Relations and Institute of Hospitality Management and Economics, Ltd.
Course Enrolment Limitations
The course is also offered to the students of the fields other than those the course is directly associated with.
fields of study / plans the course is directly associated with
Course objectives (in Czech)
Po úspěšném absolvování budou studenti schopniinterpretovat numericky, graficky a verbálně statistické výsledky a používatslovní zásobu, symboliku a základní definice statistiky sporozuměním. Důraz je kladen dle typu proměnných na charakteristiky polohy a variability, standardizované proměnné, regresi, korelaci, normálnírozdělení, intervalspolehlivosti a bodovéodhady. Dále pak na pojmy nulováa alternativní hypotéza, kritická hodnota a statistika testu scílem zvýšit porozumění při používání těchto pojmů vbakalářských a seminárních pracech.
Learning outcomes (in Czech)
Znalosti: Student získá znalosti ozákladních i nadstavbových matematických a statistických operacích a postupech používaných v ekonomické a hospodářské praxi. Schopnosti: Posílí se kompetence studenta voblasti analýzy agregátních jevů.Osvojené postupy zoblasti statistiky a matematiky umožní studentovi pochopit základní principy ekonomických modelů používaných vpraxi. Zvýší se jeho schopnosti abstraktního a logického myšlení. Dovednosti: Umí interpretovat výsledky výzkumů, navrhnout řešení či samostatně řešit statistické úlohy založené na probíraném učivu a dokáže rozhodnout o využití konkrétního postupu při řešení dané úlohy.
Syllabus (in Czech)
  • 1. Typy dat, proměnné. 2. Numerické, grafické a verbální zpracování kategorických dat (základy). 3. Kontingenční tabulky, jejich vytvoření a interpretace. 4. Numerické, grafické a verbální zpracování kvantitativních dat (základy). 5.Rozdělení statistických charakteristik, míry polohy, míry variability. 6. Histogramy a boxploty (tvorba a interpretace). 7. Normální rozdělení (základní vlastnosti, využití). 8. Standardizace proměnných. 9. Bodové grafy, korelace, korelační koeficient. 10. Regresníanalýza, regrese. 11. Časové řady. 12. Centrálnílimitní teorém, jeho aplikace (na úrovni interpretace a porozumění) 13. Práce s hypotézou (alternativní, nulová, chyby I. a II. druhu).
Literature
    required literature
  • Bock,E.D., Velleman, P.F.Modelling the world. Pearson Education. ISBN-13: 978-0131359581. ISBN-10: 0131359584
    recommended literature
  • Sharpe,N.D., de Veaux, R.S.Business statistics. 2014. Pearson Education. ISBN-13: 978-0321925831.ISBN-10: 0321925831.
  • ALLAN G. BLUMAN.Elementary Statistics. McGraw-Hill Publishing Company, 2001. ISBN978-0-07-231694-0.
Teaching methods (in Czech)
Přednášky, cvičení.
Assessment methods (in Czech)
Zápočet, zkouška.
Language of instruction
English
Further comments (probably available only in Czech)
Information on completion of the course: z | zk
The course can also be completed outside the examination period.
The course is taught: every week.
The course is also listed under the following terms summer 2020, summer 2021, summer 2022, summer 2023, summer 2024.
  • Enrolment Statistics (summer 2019, recent)
  • Permalink: https://is.ucp.cz/course/ucp/summer2019/MTE05