Detail předmětu
Aplikovaná statistika
FP-asKAk. rok: 2023/2024
Náhodná veličina, metody matematické statistiky, kontingenční tabulky, korelační analýza, mnohonásobná regrese, statistická regulace procesu, indexy způsobilosti, řízení zásob
Jazyk výuky
čeština
Počet kreditů
4
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Vstupní znalosti
Základy teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky.
Teorie pravděpodobnosti, náhodné veličiny, náhodné vektory.
Teorie pravděpodobnosti, náhodné veličiny, náhodné vektory.
Pravidla hodnocení a ukončení předmětu
zkouška
test na konci semestru (první termíny v prosinci, pak ještě zhruba 2 termíny ve zkouškovém období)
test obsahuje otázky z teorie i praktické příklady
ke složení zkoušky je potřeba získat alespoň 50% bodů z testu
Známky a jim odpovídající body:
A (100-90), B (89-80), C (79-70), D (69-60), E (59-50), F (49-0).
V případě distančního zkoušení bude zkouška řešena v průběhu semestru, ale bude probíhat podobně, jako by se konala v prezenční formě (test v elektronické podobě + ústní zkouška z teorie přes Microsoft Teams)
Účast na přednáškách není povinná, ale doporučuje se.
test na konci semestru (první termíny v prosinci, pak ještě zhruba 2 termíny ve zkouškovém období)
test obsahuje otázky z teorie i praktické příklady
ke složení zkoušky je potřeba získat alespoň 50% bodů z testu
Známky a jim odpovídající body:
A (100-90), B (89-80), C (79-70), D (69-60), E (59-50), F (49-0).
V případě distančního zkoušení bude zkouška řešena v průběhu semestru, ale bude probíhat podobně, jako by se konala v prezenční formě (test v elektronické podobě + ústní zkouška z teorie přes Microsoft Teams)
Účast na přednáškách není povinná, ale doporučuje se.
Učební cíle
Cílem předmětu je studenty naučit pracovat s náhodnými veličinami, zpracovat a vyhodnotit statistický materiál v Excelu, umět odhadnout parametry regresního modelu v Excelu a tyto parametry interpretovat, provést a vyhodnotit dotazníkové šetření v Excelu, umět použít metody pro statistickou regulaci procesu, určit a vyhodnotit indexy způsobilosti, umět stanovit parametry statistické přejímky a charakteristiky pro řízení zásob.
Studenti se naučí pracovat s metodami matematické statistiky, odhadnout parametry regresního modelu, provést a vyhodnotit dotazníkové šetření, vyhodnocovat a kontrolovat výrobní proces pomocí metod statistické regulace a indexů způsobilosti, určovat charakteristiky pro provedení přejímací kontroly a pro optimální řízení zásob.
Studenti se naučí pracovat s metodami matematické statistiky, odhadnout parametry regresního modelu, provést a vyhodnotit dotazníkové šetření, vyhodnocovat a kontrolovat výrobní proces pomocí metod statistické regulace a indexů způsobilosti, určovat charakteristiky pro provedení přejímací kontroly a pro optimální řízení zásob.
Základní literatura
KROPÁČ, J. Statistika A. 3. vyd. Brno : FP VUT, 2008. ISBN 978-80-214-3587-2.
KROPÁČ, J. Statistika B. 2. vyd. Brno : FP VUT, 2009. ISBN 978-80-214-3295-6.
KROPÁČ, J. Statistika C. 1. vyd. Brno : FP VUT, 2008. ISBN 978-80-214-3591-9.
KROPÁČ, J. Statistika B. 2. vyd. Brno : FP VUT, 2009. ISBN 978-80-214-3295-6.
KROPÁČ, J. Statistika C. 1. vyd. Brno : FP VUT, 2008. ISBN 978-80-214-3591-9.
Doporučená literatura
ČSN ISO 8258: Shewhartovy regulační diagramy. ČNI Praha, 1993.
KROPÁČ, J. Statistika. 1. vyd. Brno : FP VUT, 2010. ISBN 978-80-214-3866-8.
TOŠENOVSKÝ, J., NOSKIEVIČOVÁ, D. Statistické metody pro zlepšování jakosti. Ostrava : Montanex a.s. ISBN 80-7225-040-X.
KROPÁČ, J. Statistika. 1. vyd. Brno : FP VUT, 2010. ISBN 978-80-214-3866-8.
TOŠENOVSKÝ, J., NOSKIEVIČOVÁ, D. Statistické metody pro zlepšování jakosti. Ostrava : Montanex a.s. ISBN 80-7225-040-X.
Zařazení předmětu ve studijních plánech
- Program MGR-KS magisterský navazující
obor MGR-ŘEP-KS , 1 ročník, zimní semestr, povinný