|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KEM / AADM
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KEM
/
AADM
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Analýza dat a modely v angličtině
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
8
Kred.
|
Forma zakončení
|
Písemná
|
Forma zakončení
|
Písemná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
3
[HOD/TYD]
Cvičení
1
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ano v případě předchozího hodnocení 4 nebo nic.
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
Angličtina
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ano v případě předchozího hodnocení 4 nebo nic.
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Letní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Letní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
10
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Angličtina
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Periodicita |
každý rok
|
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
KEM/ADM
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Rozšířit praktické a teoretické znalosti ze stochastických metod (vybrané robustní metody zpracování dat, časové řady, nelineární regrese, Markovovy řetězce, modely teorie front, modely teorie zásob) a naučit aplikaci modelů při manažerském rozhodování dílem s podporou sw Mathematica.
|
Požadavky na studenta
|
Podmínky zápočtu : 1. Vypracovat semestrální práci. 2. Získat se všech aktivit v průběhu semestru včetně zápočtového testu minimálně 65 % z celkového počtu bodů.
Podmínky zkoušky : Zkouška je písemná, je zaměřena na výpočet příkladů vycházejících z látky probrané na přednáškách, obsažené v základní literatuře, typů příkladů procvičených na cvičeních.
|
Obsah
|
Úvod do kurzu
Stochastické procesy
Vybrané robustní metody zpracování dat
Časové řady a trendové funkce
Regresní metody
Vícerozměrná a nelineární regrese
Markovovy řetězce a rozhodovací procesy
Použití Markovových řetězců v ekonomii a financích
Systémy hromadné obsluhy a jejich optimalizace
Deterministické modely zásob
Stochastické modely zásob
Použití sw Mathematica pro vybrané metody a modely
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
-
Rozšiřující:
ANDERSON, D.R., SWEENEY, D.J., WILLIAMS, T.A. An Introduction to Management Science - Quantitative Approaches to Decision Making.
-
Doporučená:
DANIEL, W. W., TERRELL, J. C. Business statistics : for management and economics. 7th ed. Boston : Houghton Mifflin Co., 1995. ISBN 0-395-71231-9.
-
Doporučená:
RENDER, B., HANNA, M. E., STAIR, R. M. Jr. Quantitative analysis for management. 1eight ed. Upper Saddle River : Prentice Hall, 2003. ISBN 0-13-049543-3.
-
On-line katalogy knihoven
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Kontaktní výuka
|
52
|
Příprava na zkoušku [10-60]
|
60
|
Příprava na souhrnný test [6-30]
|
35
|
Vypracování seminární práce v magisterském studijním programu [5-100]
|
50
|
Příprava na dílčí test [2-10]
|
10
|
Celkem
|
207
|
|
Předpoklady
|
Odborné znalosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že je student před zahájením výuky schopen: |
rozumět znalostem v rozsahu dvousemestrového vysokoškolského kurzu matematiky, kurzu statistiky, jednosemestrových kurzů ekonomické statistiky a operačního výzkumu |
Odborné dovednosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že student před zahájením výuky dokáže: |
N/A |
Obecné způsobilosti - před zahájením studia předmětu je student schopen: |
N/A |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
Používat kvalifikovaně pokročilé pravděpodobnostní a statistické metody |
Vybrat pro konkrétní praktické situace vhodnou metodu |
Ověřit předpoklady za kterých je použitelná a aplikovat jí v praxi včetně ekonomické či finanční interpretace výsledků |
Používat metody pro analýzu časových řad, jejich aplikace, včetně statistického popisu poptávky |
Používat Markovovy řetězce s aplikacemi v marketingu, podnikové sféře a financích |
Využívat modely systémů hromadné obsluhy a jejich použití pro manažerské úlohy |
Aplikovat různé klasické modely teorie zásob jak deterministické tak i stochastické |
Porozumět základům použití sw Mathematica pro řešení vybraných úloh |
Odborné dovednosti - po absolvování předmětu prokazuje student dovednosti: |
N/A |
Obecné způsobilosti - po absolvování předmětu je student schopen: |
N/A |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Písemná zkouška, |
Portfolio, |
Odborné dovednosti - odborné dovednosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Písemná zkouška, |
Obecné způsobilosti - obecné způsobilosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Písemná zkouška, |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
Samostatná práce studentů, |
Přednáška s aktivizací studentů, |
Diskuse, |
E-learning, |
Odborné dovednosti - pro dosažení odborných dovedností jsou užívány vyučovací metody: |
Samostatná práce studentů, |
Přednáška s aktivizací studentů, |
Diskuse, |
Obecné způsobilosti - pro dosažení obecných způsobilostí jsou užívány vyučovací metody: |
Diskuse, |
Přednáška s aktivizací studentů, |
Samostatná práce studentů, |
|
|
|
|