Obor statistika

Statistika patří mezi obory, který se zabývá zpracováním, rozborem a následným zveřejňováním informací, které pomocí početních operací vystihují pravidla společenského života zahrnujícího ekonomické, technické a kulturně-sociální jevy. V užsím pojetí je statistika chápána jako každý soubor kvantitativních dat a informací obsahujících jakékoli hromadné jevy či procesy. V přírodních vědách se statistikou rozumí rozbor hromadných jevů uplatňujících teorii pravděpodobnosti. Neustále dochází k rozvoji speciální metodologie zkoumání a zpracování dat, mezi které patří hromadé statistické průzkumy, bilanční metoda, metody třídění, průměrných hodnot, statistických ukazatelů a metoda grafického zobrazování.

 

Statistika jako statistická věda

Statistika neboli jinak označovaná jako statistická věda, je vědou a postupem jak lze rozvíjet lidské znalosti. K tomuto účelu jsou používány empirická data. V tomto případě se jedná o zkušenosti, které jsou nabyty pozorováním, případně dány pokusem čili experimentem. Empirické vědy jsou založeny na opakovatelných a ověřených zkušenostech

 

Klasifikace oboru

Vědní obor statistika se člení na statistiku obecnou, ekonomickou statistiku a statistiku dílčích ekonomických odvětví (tzn. statistiku dopravní, zemědělskou, v průmyslu apod.). Dle jednotlivých autorů je statistika členěna a definována odlišným způsobem. Mnohdy je statistika chápána jako věda, případně vědní obor, zabývající se vědními daty. Výchozí je analáza reálných dat, která je pomocí teorie pravděpodobnosti popsána. Dále může být také chápána jako statistická analýza, pro kterou statistické znaky (statistické jednotky) představují hlavní předmět zkoumání. Souhrn statistických jednotek pak představuje statistický soubor. Existuje řada pohledů a názorů na tento vědní obor, který je mnoha autory vnímán odlišným způsobem.

 

Historický vývoj statistiky

V prvopočátcích byla statistika chápána pouze jako prostý sběr dat a informací o státě, ekonomice, počtu obyvatel apod. Název je vytvořen z latinského slova „status“, což v překladu znamená stát, jež je výchozím slovem pro  italské slovo „statista“ z období 16. století. Současná podoba slova statistika byla poprvé použita v Německu v 18. století.  Z období starověkých říší byla statistika účelná především pro otázky daní a pro registry obvatelstva. Statistika jako vědní obor vznikl až v období 18. století. O století později byla pro statistiku stěžejní  teorie pravděpoobnosti. K největšímu rozvětu tohoto věního oboru došlo však až ve 20. století, kdy se statistika stala samotnou vědní disciplínou. V současnosti je statistika součástí téměř všech vědních oborů, jako jsou např. bilologie, medicína,  ekonomie, technické a přírodní vědy a řada dalších.

 

Statistika jako teorie rozhodování

Do praxe statistiky patří plánování, sumarizace a analýza nepřesného pozorování. Cílem statistiky poté je najít tu nejlepší informaci z dostupných dat. Proto je také někdy statistika označována jako teorie rozhodování. Za statistiku tedy označujeme hodnoty, které jsou provedeny na základě náhodného výběru.

 

Popisná statistika

Při tvorbě informací pro veřejnost se ve většině případů setkáváme se statistikou popisnou, známou také jako statistiku deskriptivní, jež je zaměřena především na popisu stavu či na vývoj hromadných jevů. 

 

Důležité pojmy

Mezi důležité pojmy ve statistice patří tzv. statistické jednotky, za které mohou být považovány osoby, organizace, věci apod. Důležité u statistických jednotek jsou zkoumané vlastnosti, jež jsou charakteristické pro velké množství předmětů zkoumání. Zkoumané vlastnosti jsou nazývány statistické znaky, které se dělí na znaky kvantitativní (množství, počet – např. počet kusů) a kvalitativní (slovní vyjádření - barva).

 

Konfirmační a explorační analýzy

Statistické postupy můžeme rozdělit dle metod na konfirmační a explorační analýzu. Do konfirmační analýzy řadíme intervaly spolehlivosti, regresní a korelační analýzu a jiné. Tento druh analýzy slouží k tomu, že formulujeme hypotézu a zde spadající metody k tomu, abychom ji poté potvrdili či naopak vyvrátili. Do explorační analýzy patří analýza shluková, faktorová analýza, kombinační analýza dat a podobně. K této metodě máme k dispozici velké množství dat a od explorační analýzy je požadováno, aby z nich vygenerovala nějaké hypotézy, se kterými se bude dále pracovat.

 

Statistické grafy

Statistické grafy vyjádřují grafické zobrazení a jsou důležité především pro obrazové sdělení informací. Mezi nejčastěji využívané grafy patří graf sloupcový, spojnicový, výsečový, ale setkáváme se také s grafy pruhovými, plošnými, XY bodovými a řadou daších.

 

Nevíte si rady s prací do školy z oboru statistiky nebo nestíháte?

Zjednodušíme Vám studium, jsme profesionálové v oboru.
Rychle řešíme problémy studentů v oblasti:

 

Možná témata prací z oboru statistika

  • Statistika a její využití (zneužití) při tvorbě informací
  • Statistika bankovních produktů pro studenty ve vybraných zemích EU
  •  Měnová a finanční statistika v ČNB - statistika peněžních agregátů
  • Osobnosti a historické mezníky vědecké disciplíny statistika, přehled metod zpracování dat.
  • Statistika práce a odměňování
  • Karel Engliš a statistika
  • Statistika výkonnosti trhu práce v zemích EU
  • Analýza neúspěšnosti studentů bakalářského studia
  • Analýza ročních výkazů českých akademických knihoven od roku 2001
  • Moderní didaktické prostředky při výuce pravděpodobnosti a statistiky na střední škole
  • Statistika obchodu mezi členskými státy Evropské unie a role Celní správy ČR
  • Modelování počtu škod a výše škod v neživotním pojištění se zaměřením na extrémní události

 

Doporučená iteratura česká i zahraniční

  • ANDĚL, Jiří. Základy matematické statistiky. 2., opr. vyd. Praha: Matfyzpress, 2007. 358 s. ISBN 978-80-7378-001-2.
  • ARLTOVÁ, Markéta. Příklady k předmětu Statistika A. Vyd. 2. Praha: Oeconomica, 2004, 197 s. ISBN 80-245-0730-7.
  • BÍLKOVÁ, D., et al. Pravděpodobnost a statistika. Plzeň : Vydavatelství a nakladatelství Aleš Čeněk, 2009. 639 s. ISBN 978-80-7380-224-0.
  • BINTEROVÁ, H., et al. Matematika 8 : Aritmetika.  1. vyd.  Plzeň : Fraus, 2009. 127 s. ISBN 978-80-7238-684-0.
  • Binterová, H., Tlustý, P. (2013). Učení matematiky s počítačem. České Budějovice: Vlastimil Johanus TISKÁRNA
  • BUDÍKOVÁ, Marie a Štěpán MIKOLÁŠ a Pavel OSECKÝ. Popisná statistika. 4. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2007. 48 s. ISBN 978-80-210-4246
  •  BUDÍKOVÁ,Marie, Tomáš LERCH a Štěpán MIKOLÁŠ. Základní statistické metody. Brno:  Masarykova  univerzita,  2009.  ISBN 978-80-210-3886-8.
  • Černochová, M., Komrska, T., Novák J. (1998). Využití počítače při vyučování. Praha: Portál 
  • David W. Hosmer - Stanley Lemeshow - Rodney X. Sturdivant.Applied logistic regression. 3rd ed. Hoboken, N.J.: Wiley, 2013. xvi, 500 p. ISBN 9781118548394
  • FIALA, J. Výuka matematiky v Německu. Případová studie výuky stochastiky na německém gymnáziu. Brno, 2010. 145 s., 1 s. příl. Rigorózní práce. Masarykova univerzita, Pedagogická fakulta
  • FORBELSKÁ, Marie - KOLÁČEK, Jan. Pravděpodobnost a statistika II [online]. 1 vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2013 [cit. 2014-01-31]. Elportál. Dostupné z: http://is. muni.cz/elportal/?id=1130309. ISSN 1802-128X.
  • HEBÁK, Petr a Jiří HUSTOPECKÝ. Vícerozměrné statistické metody 1. : INFORMATORIUM, 2004. ISBN 978-80-7333-025-3.
  • HEBÁK, Petr a Jiří HUSTOPECKÝ. Vícerozměrné statistické metody 2. : INFORMATORIUM, 2005. ISBN 978-80-7333-036-9.
  • HEBÁK, Petr a Jiří HUSTOPECKÝ. Vícerozměrné statistické metody 3. : INFORMATORIUM, 2005. ISBN 978-80-7333-039-3.
  • Hejný, M., Kuřina, F. (2009). Dítě, škola a matematika. Konstruktivistické přístupy k vyučování. Praha: Portál.
  • Hejný, M., Novorná, J., Stehlíková, N. (2004). Dvacet pět kapitol z didaktiky matematiky. Univerzita Karlova v Praze – Pedagogická fakulta Herout, P., (2010). Učebnice Jazyka Java. České Budějovice: Kopp
  • HERMAN, J., et al. Matematika pro nižší ročníky víceletých gymnázií : Úměrnosti. 1. vyd. Praha : Prometheus, 1997. 104 s. ISBN 80-7196-056-X.
  • HERMAN, J., et al. Matematika pro nižší třídy víceletých gymnázií : Funkce. 1. vyd. Praha : Prometheus, 2000. 154 s. ISBN 80-7196-182-5.
  • CHODĚRA, R. Didaktika cizích jazyků. 1. vyd. Praha : Academia, 2006. 212 s. ISBN 80-200-1213-3.
  • KOMÁRKOVÁ, L., A. KOMÁREK a V. BÍNA. Základy analýzy dat a statistického úsudku s příklady v R (Skriptum pro přednášku Analýza dat „6MI211“). Praha: Vysoká škola ekonomická – Fakulta managementu,  2007. ISBN 978-80-245-1227-3 
  • KROUPOVÁ, Monika. Elektronická podpora výuky pravděpodobnosti a statistiky [online]. Brno,2013[cit.2013-11-13].Dostupnéz:https://is.muni.cz/auth/th/379157/prif_ b/Bakalarska_prace.pdf. Bakalářská práce. Masarykova univerzita.
  • MAREK, Luboš. Pravděpodobnost. 1. vyd. Praha: Professional Publishing, 2012, 249 s. ISBN 978-80-7431-087-4.
  • ŘEZÁČ, Martin a Marie BUDÍKOVÁ. Statistika II. Brno, 2013. 409 s.
  • ŘEZANKOVÁ, H., LÖSTER, T. Úvod do statistiky. Praha : Oeconomica, 2009. 111 s. ISBN 978-80-245-1514-4.
  • StatSoft, Inc. (2013). STATISTICA (data analysis software system), version 12.
  • Stehlíková, N., Cachová, J. (2006). Konstruktivistické přístupy k vyučování a praxe, JČMF
  • Vališová, A., Kasíková, H. a kolektiv (2007). Pedagogika pro učitele. Praha: Grada Publishing, a. s.
  • Vaníček, J. (2004). Počítačem podporovaná výuka - Přednášky z didaktiky informatiky a výpočetní techniky: Přednáška č. 13. Dostupné z: <URL: http://eamos.pf.jcu.cz/amos/kat_inf/externi/kat_inf_0548/13_pocitacem_podporovana_v yuka.pdf>.
  •  WACKERLY, D., W. MENDENHALL a R. SCHEAFFER. Mathematical Statistics with Applications. 7th ed. Boston: Cengage Learning, 2007. ISBN 978-0-495-11081-1

 

 
Tento web používá k poskytování služeb, personalizaci reklam a analýze návštěvnosti soubory cookie. Používáním tohoto webu s tím souhlasíte. Další informace