Detail předmětu

Statistická analýza a experiment

FSI-9SAEAk. rok: 2023/2024

Předmět je určen pro studenty doktorského studia a je zaměřen na moderní metody statistické analýzy (náhodný výběr a jeho realizace, fitování rozdělení a odhady jejich parametrů, testování statistických hypotéz, regresní analýza) pro zpracování statistických souborů získaných při realizaci a vyhodnocování experimentů v rámci vědeckovýzkumné práce studentů.

Jazyk výuky

čeština

Garant předmětu

doc. RNDr. Libor Žák, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav matematiky (ÚM)

Vstupní znalosti

Základy teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky.

Pravidla hodnocení a ukončení předmětu

Zkouška je formou předneseného referátu z vybrané oblasti statistických metod anebo vypracováním písemné práce zaměřené na řešení konkrétních úloh.
Účast na přednášce není povinná, ale doporučuje se.

Učební cíle

Cílem předmětu je formování stochastického způsobu myšlení studentů a jejich seznámení s moderními metodami matematické statistiky a možnostmi využití profesionálního statistického softwaru ve výzkumu.
Studenti získají hlubší znalosti z metod matematické statistiky, které jim umožní aplikovat stochastické modely technických jevů a procesů pomocí výpočtů na PC.

Základní literatura

Dowdy, S. - Wearden, S.: Statistics for Research. New York : John Wiley & Sons, Inc., 1993. (EN)
Hahn, G. J. - Shapiro, S. S.: Statistical Models in Engineering. New York : John Wiley & Sons, Inc., 1994. (EN)
Montgomery, D. C. - Renger, G.: Probability and Statistics. New York : John Wiley & Sons, Inc., 1996. (EN)

Doporučená literatura

Anděl, J.: Statistické metody. Praha : Matfyzpress, 1993. (CS)
Lamoš, F. - Potocký, R.: Pravdepodobnosť a matematická štatistika. Bratislava : Alfa, 1989. (CS)
Meloun, M. - Militký, J._: Statistické zpracování experimentálních dat. Praha : PLUS, 1994. (CS)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

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

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

20 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. RNDr. Libor Žák, Ph.D.

Osnova

1. Rozdělení pravděpodobnosti pro modelování technických jevů a procesů.
2. Průzkumová analýza pro zpracování statistických souborů.
3. Náhodný výběr - model a vlastnosti.
4. Metody fitování rozdělení pravděpodobnosti.
5. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti.
6. Testování statistických hypotéz o rozděleních a o parametrech.
7. Úvod do analýzy rozptylu, neparametrické testy.
8. Základy lineární regresní analýzy.
9. Statistický software - vlastnosti a možnosti použití.