Detail předmětu

Matematika II

FSI-9MA2Ak. rok: 2022/2023

Grafická analýza. Stratifikace dat. Grafy mnohorozměrných veličin. Vícerozměrná regresní analýza, Analýza rozptylu, jednoduché třídění, dvojné třídění, interakce. Kategoriální analýza.

Jazyk výuky

čeština

Garant předmětu

doc. RNDr. Libor Žák, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav matematiky (ÚM)

Výsledky učení předmětu

Studenti získají potřebné znalosti z významných partií teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky, které jim umožní posuzovat a vytvářet stochastické modely technických jevů a procesů založené na těchto metodách.


Prerekvizity

Základy popisné statistiky, teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky.

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Předmět je vyučován formou konzultací, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny.

Způsob a kritéria hodnocení

Využití výše jmenovaných statistických metod pro řešení konkrétních úloh. Úlohy se vybírají po domluvě se studentem. Preferuje se oblast studia studenta. Vyřešené, spočítané a vypracované úlohy slouží k ohodnoceni studenta.

Učební cíle

Seznámení studentů s vyhodnocováním vícerozměrných dat. Zaměřeno hlavně na vícedorměrnou regresní analyze, ANOVU a kategoriální analyze s reálnými aplikacemi v technické praxi.

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

Výuka je formou konzultací.

Základní literatura

D. C. Montgomery: Design of experiments, John Wiley & Sons, NY 1991 (EN)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program D-IME-K doktorský 1 ročník, zimní semestr, doporučený kurs
  • Program D-IME-P doktorský 1 ročník, zimní semestr, doporučený kurs

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

20 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. RNDr. Libor Žák, Ph.D.

Osnova

1. Grafická analýza
2. Stratifikace dat.
3. Grafy mnohorozměrných veličin.
4. Analýza rozptylu.
5. Model s pevnými a náhodnými efekty.
6. Jednoduché třídění.
7. Dvojné třídění.
8. Interakce.
9. Tukeyova metoda.
10. Scheffeho metoda.