Detail předmětu
Aplikovaná statistika a plánování experimentu
FSI-XAPAk. rok: 2016/2017
Studenti někdy používají statistiku k tomu, aby popsali výsledky experimentu či pozorování. Tento proces se nazývá analýza dat či popisná statistika. Technici též často používají jiný způsob. Jestliže základní statistický soubor, jenž nás zajímá, nelze z nějakého důvodu vyšetřit popisnou statistikou, pak vyšetříme pouze část tohoto souboru (výběrového statistického souboru) a použijeme statistiky k tomu, abychom odpověděli na otázky o celém základním statistickém souboru. Tento proces se nazývá deduktivní statistika. Deduktivní statistika je hlavní náplní kurzu.
Jazyk výuky
Počet kreditů
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Výsledky učení předmětu
Prerekvizity
Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody
Způsob a kritéria hodnocení
Učební cíle
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky
Základní literatura
Meloun, M. - Militký, J.: Statistické zpracování experimentálních dat. Praha: PLUS, 1994. (CS)
Doporučená literatura
Montgomery, D. C. - Renger, G.: Applied Statistics and Probability for Engineers. New York : John Wiley & Sons, 2003.
Zařazení předmětu ve studijních plánech
Typ (způsob) výuky
Přednáška
Vyučující / Lektor
Osnova
2. Náhodné a vymezitelné příčiny variability.
3. Normální rozdělení ve strojírenských procesech.
4. Rozdělení aritmetického průměru.
5. Statistické předpoklady pro rúzné typy regulačních diagramů.
6. Intervaly spolehlivosti.
7. Testování hypotéz .
8. Odlehlé hodnoty.
9. Korelace.
10. Lineární regresní model.
11. Faktoriální experiment, ortogonální plány.
12. Plný a zkrácený experiment.
13. Optimalizace pomocí plánovaného experimentu.
Cvičení s počítačovou podporou
Vyučující / Lektor
Osnova
2. Příklady náhodné a vymezitelné příčiny.
3. Normální rozdělení ve strojírenských procesech.
4. Funkce hustoty pravděpodobnosti a distribuční funkce.
5. Výpočet průměru a rozptylu aritmetického průměru.
6. Statistické předpoklady pro rúzné typy regulačních diagramů.
7. Intervaly spolehlivosti pro různé rozsahy.
8. Testování hypotéz.
9. Grubbsův a Dixonův test.
10. Lineární regresní model.
11. Faktoriální experiment.
12. Ortogonální plány, plný a zkrácený experiment .
13. Optimalizace pomocí plánovaného experimentu.