Detail předmětu

Analýza inženýrského experimentu

FSI-TAIAk. rok: 2022/2023

Předmět je zaměřen na vybrané partie matematické statistiky pro stochastické modelování inženýrských experimentů: analýza rozptylu (ANOVA), regresní modely, neparametrické metody, vícerozměrné metody, odhady rozdělení pravděpodobnosti. Výpočty budou realizovány pomocí statistického softwaru: Statistica, Minitab a QCExpert.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

5

Garant předmětu

doc. RNDr. Zdeněk Karpíšek, CSc.

Zajišťuje ústav

Ústav matematiky (ÚM)

Výsledky učení předmětu

Studenti získají potřebné znalosti z matematické statistiky, které jim umožní pochopit a aplikovat stochastické modely technických jevů a procesů při řešení technických problémů na PC.

Prerekvizity

Popisná statistika, pravděpodobnost, náhodná veličina, náhodný vektor, náhodný výběr, odhady parametrů, testování hypotéz a regresní analýza.

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

Podmínky udělení zápočtu: aktivní účast ve cvičeních, zvládnutí celé látky, vypracování a vypracování semestrální práce. Zkouška (písemná forma): praktická část (3 příklady). teoretická část (3 otázky); hodnocení podle ECTS.

Učební cíle

Seznámení studentů oborů Matematické inženýrství a Fyzikální inženýrství s důležitými vybranými metodami matematické statistiky pro řešení technických úloh.

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

Cvičení je kontrolované a o náhradě zameškané výuky rozhoduje učitel cvičení.

Základní literatura

Anděl, J.: Základy matematické statistiky. Praha: Matfyzpress, 2011. (CS)
Hebák, P., Hustopecký, J., Jarošová, E., Pecáková, I.: Vícerozměrné statistické metody 1, 2, 3, Praha: INFORMATORIUM, 2004. (CS)
Montgomery, D. C., Renger, G.: Applied Statistics and Probability for Engineers. New York: John Wiley & Sons, 2010. (EN)
Ryan, T. P.: Modern Regression Methods. New York : John Wiley, 2004. (EN)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program N-FIN-P magisterský navazující 1 ročník, letní semestr, povinný
  • Program N-PMO-P magisterský navazující 1 ročník, letní semestr, povinně volitelný
  • Program N-MAI-P magisterský navazující 2 ročník, letní semestr, povinný

  • Program CŽV celoživotní vzdělávání v akr. stud. programu

    obor CZV , 1 ročník, letní semestr, povinně volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Ing. Josef Bednář, Ph.D.

Osnova

1.Analýza rozptylu s jedním třídícím znakem.
2.Analýza rozptylu se dvěma třídícími znaky.
3.Identifikace regresního modelu.
4.Nelineární regresní analýza.
5.Regresní diagnostika.
6.Neparametrické metody.
7.Korelační analýza.
8.Hlavní komponenty.
9.Faktorová analýza.
10.Shluková analýza.
11.Odhady spojitých rozdělení pravděpodobnosti.
12.Odhady diskrétních rozdělení pravděpodobnosti.
13.Stochastické modelování inženýrských problémů.

Cvičení s počítačovou podporou

13 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Ing. Josef Bednář, Ph.D.

Osnova

1.Profesionální statistický software pro PC.
2.Analýza rozptylu s jedním třídícím znakem.
3.Analýza rozptylu se dvěma třídícími znaky.
4.Identifikace regresního modelu. Zadání semestrální práce.
5.Nelineární regresní analýza.
6.Regresní diagnostika.
7.Neparametrické metody.
8.Korelační analýza.
9.Hlavní komponenty a faktorová analýza.
10.Shluková analýza.
11.Odhady rozdělení pravděpodobnosti.
12.Prezentace semestrálních prací I.
13.Prezentace semestrálních prací II.