Hledej
Zobraz:
Univerzity
Kategorie
Rozšířené vyhledávání
12 659 projektů
0 nových
Statistické metody pro ekonomy - distanční studijní opora
«»
| Přípona .doc |
Typ studijní materiál |
Stažené 1 x |
| Velikost 8,6 MB |
Jazyk český |
ID projektu 10256 |
| Poslední úprava 09.05.2017 |
Zobrazeno 723 x |
Autor: quadra |
Sdílej na Facebooku |
||
| Detaily projektu | ||
- Cena:
8 Kreditů - kvalita:
84,6% -
Stáhni
- Přidej na srovnání
- Univerzita:Slezská univerzita v Opavě
- Fakulta:Obchodně-podnikatelská fakulta
- Kategorie:Ekonomika » Ekonomie
- Předmět:Statistické metody pro ekonomy
- Studijní obor:-
- Ročník:-
- Formát:MS Office Word (.doc)
- Rozsah A4:190 stran
ÚVODEM MODULU STATISTICKÉ METODY PRO EKONOMY
Tento text představuje studijní oporu pro kombinované a distanční studium všech akreditovaných studijních programů v bakalářském a magisterském studiu na Slezské univerzitě, Obchodně podnikatelské fakultě v Karviné. Předmět Statistické metody pro ekonomy, který navazuje na předmět Kvantitativní metody B obsahující základní statistické metody, klade důraz na uplatnění statistických metod v aplikovaných ekonomických disciplínách, jako jsou marketing, management, plánování výroby a řízení jakosti.
Samotný učební text, nebo jak se říká v terminologii distančního studia: studijní opora - umožňující distančnímu studentovi plnohodnotné a zároveň samostatné studium - je rozčleněn do 12 tématických bloků. Jednotlivé bloky odpovídají obvyklým 12 výukovým týdnům jednoho semestru a jsou přibližně stejně obsahově rozsáhlé a obtížné. Takový rozsah učiva odpovídá klasické dvouhodinové přednášce v prezenčním studiu na vysoké škole ekonomického zaměření. V prezenčním studiu je ovšem přednáška doplněna seminářem - cvičením, kde se probraná látka aplikuje na konkrétní číselné příklady, které se řeší až k požadovanému výsledku často pomocí počítače.
Distanční vysokoškolské studium je specifická forma, která v případě předmětu Statistické metody pro ekonomy vyžaduje enormní úsilí studenta zaměřené na pravidelnost a vytrvalost v samostudiu, schopnost koncentrace na předmět, aktivní přístup spočívající samostatném řešení příkladů. V tom všem by vám tato studijní opora měla pomoci nahradit kvalitní prezenční výuku i úlohu učebnic a skript. Distanční opora je k tomu účelu vybavena určitými nástroji, specifickými právě pro distanční formu, o jejichž funkcích byste měli vědět a mohli je tudíž účelně využívat ve svůj prospěch. Pro lepší zvládnutí látky jsou vám v příslušných adresářích k dispozici ještě doplňkové elektronické opory. Dalšími podpůrnými zdroji ke studiu mohou být učebnice a skripta z prezenčního studia a další doporučená literatura.
Zajisté jste si již povšimli, že text je opatřen širšími okraji, obsahujícími marginálie: hesla a ikony. Volné místo slouží k tomu, abyste jej zaplnili svými poznámkami a značkami k lepšímu pochopení studované látky (samozřejmě u opory v tištěné podobě). Význam ikon používaných v textu naleznete na konci modulu v seznamu použitých značek, symbolů a zkratek.
Tento text představuje studijní oporu pro kombinované a distanční studium všech akreditovaných studijních programů v bakalářském a magisterském studiu na Slezské univerzitě, Obchodně podnikatelské fakultě v Karviné. Předmět Statistické metody pro ekonomy, který navazuje na předmět Kvantitativní metody B obsahující základní statistické metody, klade důraz na uplatnění statistických metod v aplikovaných ekonomických disciplínách, jako jsou marketing, management, plánování výroby a řízení jakosti.
Samotný učební text, nebo jak se říká v terminologii distančního studia: studijní opora - umožňující distančnímu studentovi plnohodnotné a zároveň samostatné studium - je rozčleněn do 12 tématických bloků. Jednotlivé bloky odpovídají obvyklým 12 výukovým týdnům jednoho semestru a jsou přibližně stejně obsahově rozsáhlé a obtížné. Takový rozsah učiva odpovídá klasické dvouhodinové přednášce v prezenčním studiu na vysoké škole ekonomického zaměření. V prezenčním studiu je ovšem přednáška doplněna seminářem - cvičením, kde se probraná látka aplikuje na konkrétní číselné příklady, které se řeší až k požadovanému výsledku často pomocí počítače.
Distanční vysokoškolské studium je specifická forma, která v případě předmětu Statistické metody pro ekonomy vyžaduje enormní úsilí studenta zaměřené na pravidelnost a vytrvalost v samostudiu, schopnost koncentrace na předmět, aktivní přístup spočívající samostatném řešení příkladů. V tom všem by vám tato studijní opora měla pomoci nahradit kvalitní prezenční výuku i úlohu učebnic a skript. Distanční opora je k tomu účelu vybavena určitými nástroji, specifickými právě pro distanční formu, o jejichž funkcích byste měli vědět a mohli je tudíž účelně využívat ve svůj prospěch. Pro lepší zvládnutí látky jsou vám v příslušných adresářích k dispozici ještě doplňkové elektronické opory. Dalšími podpůrnými zdroji ke studiu mohou být učebnice a skripta z prezenčního studia a další doporučená literatura.
Zajisté jste si již povšimli, že text je opatřen širšími okraji, obsahujícími marginálie: hesla a ikony. Volné místo slouží k tomu, abyste jej zaplnili svými poznámkami a značkami k lepšímu pochopení studované látky (samozřejmě u opory v tištěné podobě). Význam ikon používaných v textu naleznete na konci modulu v seznamu použitých značek, symbolů a zkratek.
Klíčová slova:
statistika
hypotéza
marketing
regresní analýza
korelační analýza
rozptyl
taguchiho metody
Obsah:
- 1 ZÁKLADNÍ POJMY A METODY ZE STATISTIKY 7
1.1 Statistický soubor s jedním znakem - argumentem 8
1.1.1 Charakteristiky polohy 10
1.1.2 Charakteristiky variability 11
1.1.3 Šikmost (skewness, z angl. vyslov: skjúnis) 12
1.1.4 Špičatost (kurtosis, z angl. vyslov: kərtosis) 13
1.2 Statistický soubor se dvěma znaky 14
1.3 Testy statických hypotéz 16
2 TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ V MARKETINGU 27
2.1 Marketingová případová studie 28
2.2 Co přináší testování statistických hypotéz v marketingu? 28
2.3 Jednovýběrový t-test: řešení příkladu 2-1 pomocí MS Excelu 30
2.4 Dvouvýběrový t-test - nepárový a párový: řešení příkladů ze Studie 31
2.5 Mediánový t-test (pro 1 výběr) 34
2.6 Chi-kvadrát test pro 1 výběr 35
2.7 Dvouvýběrové testy 38
2.8 Chi-kvadrát test pro 2 výběry 38
3 REGRESNÍ ANALÝZA 45
3.1 Podstata regresní analýzy 45
3.2 Odhad regresních koeficientů 48
3.3 Test významnosti regresních koeficientů 52
3.4 Intervaly spolehlivosti regresních koeficientů 53
3.5 Test vhodnosti regresního modelu 54
4 KORELAČNÍ ANALÝZA 63
4.1 Koeficient korelace 64
4.2 Index korelace 66
4.3 Spearmanův koeficient (pořadové) korelace 67
4.4 Vícenásobná lineární závislost - vztahy pro dvě vysvětlující proměnné 68
5 METODY PROGNÓZOVÁNÍ TRŽEB 75
5.1 Časové řady - prognózování tržeb 76
5.2 Analýza trendové složky 77
5.3 Analýza sezónní složky 80
5.3.1 Model konstantní sezónnosti 81
5.4 Analýza náhodné složky 83
5.5 Testování vlastností náhodné složky 84
5.6 Prognózování v ČŘ 86
5.7 Kauzální prognostické metody 90
6 ANALÝZA ROZPTYLU 93
6.1 Jednofaktorová ANOVA 94
6.2 Postup při analýze rozptylu s jedním faktorem 96
6.3 Míra těsnosti závislosti 99
7 ANALÝZA ROZPTYLU (ANOVA): DVOJNÉ TŘÍDĚNÍ A LATINSKÉ ČTVERCE 105
7.1 Dvojné třídění 106
7.2 Trojné třídění (Latinské čtverce) 110
8 ÚPLNÉ FAKTOROVÉ PLÁNY 120
8.1 Základy experimentování a oblasti použití 120
8.2 Experimentální procedura 121
8.3 Efekt (vliv) faktoru, významnost efektu 125
8.3.1 Efekt (vliv) faktoru 125
8.3.2 Test významnosti efektu 127
8.4 Grafické hodnocení efektu faktoru, grafy interakcí 128
8.4.1 Grafické hodnocení efektu faktorů 128
8.4.2 Grafy interakcí 129
8.5 Model experimentu 23 130
9 ČÁSTEČNÝ FAKTOROVÝ EXPERIMENT SE DVĚMA ÚROVNĚMI 137
9.1 Poloviční plány 138
9.2 Grafická metoda 141
10 TAGUCHIHO METODY: ZTRÁTOVÁ FUNKCE 151
10.1 Definice a vlastnosti ztrátové funkce 152
10.2 Ztrátová funkce pro různé typy tolerance 154
11 TAGUCHIHO METODY: CELKOVÉ NÁKLADY NA JAKOST 164
11.1 Monitorování nákladů na jakost 165
11.2 Provádí se 100% kontrola procesu 166
11.3 Kontrola procesu se provádí po n jednotkách 167
11.4 Regulační diagramy 169
12 HODNOCENÍ ZPŮSOBILOSTI VÝROBNÍCH PROCESŮ 178
12.1 Co je způsobilost procesu 179
12.2 Jaké jsou cíle hodnocení způsobilosti 179
12.3 Jak se provádí výběr vhodného ukazatele 179
12.4 Předpoklady hodnocení způsobilosti 180
12.5 Atributy 180
12.6 Měřitelné charakteristiky kvality 181
12.7 Index Cp 182
12.8 Index CpK 183