Detail předmětu

Empirické modely

FSI-9EMMAk. rok: 2010/2011

Předmět Empirické modely má seznámit studenty s matematicko-statistickými postupy zpracování pozorovaných dat. Seznámí se s analýzou rozptylu aplikovanou na koficienty regresní funkce a s analýzou reziduí. Důraz je kladen na posouzení vhodnosti modelu.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

2

Garant předmětu

doc. RNDr. Bohumil Maroš, CSc.

Zajišťuje ústav

Ústav matematiky (ÚM)

Výsledky učení předmětu

Empirický model, vyrovnání dat, rezidua, adekvátní model

Prerekvizity

Základní a výběrové statistické soubory, binomocké a Poissonovo rozdělení, rozdělení aritmetických průměrů, rozdělení spojité náhodné proměnné, testy hypotéz

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Metody vyučování závisejí na způsobu výuky a jsou popsány článkem 7 Studijního a zkušebního řádu VUT.

Způsob a kritéria hodnocení

Zkouška je ústní.

Učební cíle

Cílem předmětu Analýza inženýrského procesu je seznámit studenty s
matematicko-statistickými postupy zpracování pozorovaných dat.
Seznámí se s analýzou rozptylu aplikovanou na koficienty regresní
funkce a s analýzou reziduí. Důraz je kladen na adekvátnost modelu.

Základní literatura

B. Maroš: Empirické modely I, Brno, 1989
D. M. Himmelblau: Process Analysis by Statistical Methods. John Wiley&Sons,New York 1969
K. Zvára: Regresní analýza. Academia, Praha 1989
Vícerozměrné statistické metody: Vícerozměrné statistické metody. SNTL/ALFA, Praha 1987

Doporučená literatura

B. Maroš: Empirické modely I. PC-DIR, Brno 1998
J. Anděl_: Matematická statistika. SNTL/ALFA, Praha 1978
K. Zvára: Vícerozměrné statistické metody. SNTL/ALFA, Praha 1987

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

20 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. RNDr. Bohumil Maroš, CSc.

Osnova

1.Pojem lineární modely. Linearizace nelineárního modelu.
2. Lineární modely s jednou nezávisle proměnnou. Metoda
nejmenších čtverců.
3. Analýza rozptylu. Rozptyl koeficientů .
4. Rozptyl vypočtených hodnot
5. Analýza rozptylu vzhledem k adekvátnosti modelu.
6. Interval spolehlivosti pro koeficienty.
7. Pás spolehlivosti.
8. Toleranční pásy
9. Oblast spolehlivosti.
10. Lineární model s více proměnnými.
11. Rezidua.