|
|
|
||
Poslední úprava: Kubová Petra Ing. (04.01.2018)
|
|
||
Poslední úprava: Kubová Petra Ing. (04.01.2018)
Studenti budou umět: Zpracovat data z laboratorních experimentů a průmyslových měření Komplexně a spolehlivě interpretovat výsledky statistického zpracování dat Navrhovat optimální plány pokusů Ovládat vybraný software pro statistické zpracování dat |
|
||
Poslední úprava: Kubová Petra Ing. (04.01.2018)
Z: Meloun M., Militký J.: Statistické zpracování experimentálních dat. East publishing, Praha 1998, 8071940755. Z: Pavlík J. a kol.: Aplikovaná statistika. Skriptum VŠCHT Praha, Praha 2005. 8070805692. D: Jaroš F., Pavlík J., Turzík D., Veselý P.: Pravděpodobnost a statistika. Skriptum VŠCHT Praha, Praha 199, 8070804742. D: Pexidr V., Kondelík P.: Optimalizace - identifikace matematického modelu. Skriptum VŠCHT Praha. Praha 1986. D: Joglekar A. M.: Industrial statistics. Wiley, Hoboken 2010. 9780470497166 |
|
||
Poslední úprava: Kubová Petra Ing. (04.01.2018)
http://www.vscht.cz/kot/cz/studijni-materialy.html |
|
||
Poslední úprava: Kubová Petra Ing. (04.01.2018)
1. Podmínkou udělení zápočtu je zvládnutí základních počítačových programů pro zpracování a vyhodnocování dat, prověřené na základě dvou testů během semestru. 2. Zkouška je založena na samostatném zpracování vybraného souboru praktických příkladů s možností využití libovolných pomůcek. |
|
||
Poslední úprava: Kubová Petra Ing. (04.01.2018)
1. Principy analýzy dat, vlastnosti měřených dat, experimenty a monitoring. 2. Statistická analýza dat, typové úlohy, aplikační software. 3. Přímé získávání informací z měřených dat, analýza výběrových charkteristik. 4. Analýza časových řad, třídění dat, plánování experimentů. 5. Matematické modely, mechanistické, semiempirické a empirické modely. 6. Metody optimálních odhadů parametrů modelů, software pro regresní analýzu. 7. Modely s diferenciálními rovnicemi, derivace závisle proměnných, integrace diferenciáních rovnic. 8. Hodnocení spolehlivosti regresních parametrů, konfidenční oblasti, korelace parametrů. 9. Hodnocení spolehlivosti simulovaných dat, analýza rozptylu a reziduálních odchylek. 10. Úpravy dat pro regresní analýzu, eliminace odlehlých měření, transformace proměnných. 11. Úpravy modelů pro regresní analýzu, transformace modelů, eliminace silné korelace parametrů. 12. Plánování experimentů, optimální počet odezev a rozsahu experimentálních podmínek. 13. Sekvenční plánování experimentů, diskriminační a zpřesňující. 14. Faktorové a empirické plány experimentů, plné a neuplné plány. |
|
||
Poslední úprava: Kubová Petra Ing. (04.01.2018)
Matematika I, Aplikovaná statistika |