Detail předmětu

Aplikovaná statistika a plánování experimentu

FSI-XAPAk. rok: 2018/2019

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

čeština

Počet kreditů

4

Garant předmětu

doc. RNDr. Zdeněk Karpíšek, CSc.

Zajišťuje ústav

Ústav matematiky (ÚM)

Výsledky učení předmětu

Základní a výběrové statistické soubory, binomické a Poissonovo rozdělení, rozdělení aritmetických průměrů, rozdělení spojité náhodné proměnné, regulační diagramy, intervaly spolehlivosti, testy hypotéz, regresní analýza, plánování experimentu.

Prerekvizity

Základy pravděpodobnosti a statistiky.

Korekvizity

Žádné

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Předmět je vyučován formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny. Cvičení je zaměřeno na praktické zvládnutí látky probrané na přednáškách.

Způsob a kritéria hodnocení

Písemná a ústní zkouska.

Pracovní stáže

Žádné

Učební cíle

Chceme ukázat studentům důležitost statistiky v inženýrství, a to chceme uskutečnit dvěma způsoby. Za první, vysvětlením, že statistika je neoddělitelnou součástí práce inženýra. Za druhé, každé statistické téma se ihned bude ilustrovat na příkladu.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Chybějící účast na výuce lze nahradit písemným testem.

Doporučené volitelné složky programu

Žádné

Základní literatura

Anděl, J.: Statistické metody. 2. vyd. Praha: MATFYZPRESS, 2003. (CS)
Meloun, M. - Militký, J.: Statistické zpracování experimentálních dat. Praha: PLUS, 1994. (CS)

Doporučená literatura

Hahn, G. J. - Shapiro, S. S.: Statistical Models in Engineering.New York : John Wiley & Sons, 1994.
Montgomery, D. C. - Renger, G.: Applied Statistics and Probability for Engineers. New York : John Wiley & Sons, 2003.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program M2I-P magisterský navazující

    obor M-KSB , 1 ročník, zimní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Ing. Josef Bednář, Ph.D.

Osnova

1. Sběr dat.
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

13 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Ing. Josef Bednář, Ph.D.

Osnova

1. Generátor náhodných čísel v softwaru MATHCAD (STATISTICA).
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.