Statistics

Syllabus

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

Annotation

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.