D:Meloun M.,Militký J.,Statistická analýza experimentálních dat,Academia Praha 2004,8020012540

R: Meloun M.,Militký J.,Statistická analýza experimentálních dat,Academia Praha 2004,8020012540

Na počátku semestru bude zadán domácí úkol, jehož řešení je v průběhu semestru probíráno.

Aktivita přístupu k řešení bude během semestru dvakrát vyhodnocena.

Pro udělení zápočtu je nutné nejpozději do konce výukové části letního semestru (tj. do 22. května 2020) úkol správně zpracovat a odevzdat.

1. Hodnocení statistického souboru

2. Základní statistické charakteristiky

3. Rozdělení a pravděpodobnost

4. Normální rozdělení

5. Studentovo, chí^2, Snedecorovo rozdělení

6. Pearsonovo rozdělení III. typu

7. Bodové a intervalové odhady

8. Testování hypotéz I

9. Testování hypotéz II

10. Lineární regrese

11. Kvalita a systémy kvality

12. Akreditace, certifikace

13. Odhad nejistoty měření

14. Základní statistické operace v programu Excel

1. Evaluation of the data file

2. Basic statistical characteristics

3. Distribution and probability

4. Normal distribution

5. Student’s distribution type

6. Pearson III. distribution type

7. Point and interval estimates

8. Testing of the hypothesis I

9. Testing of the hypothesis II

10. Linear regression

11. Quality and quality systems

12. Accreditation, certification

13. Evaluation of measurement uncertainty of results

14. Basic statistical calculation in Excel

Studenti budou umět:

Zhodnotit statistický soubor pomocí základních statistických charakteristik.

Orientovat se v nejdůležitějších statistických pojmech spolu s vybranými typy statistických rozdělení.

Zvládat testování statistických hypotéz a dovednosti při zpracování lineární regrese.

Orientovat se ve všeobecných požadavcích na způsobilost zkušebních a kalibračních laboratoří s důrazem na zkušební metody a validaci metod.

Zpracovat statistické soubory v programu Excel.

Students will be able to:

evaluate the statistical ensemble using basic statistical characteristics;

understand the most important statistical concepts, along with a selection of statistical distributions;

manage the testing of hypotheses and skills in the processing of linear regression;

be familiar with the general requirements for the competence of testing and calibration laboratories with an emphasis on test methods and method validation;

process statistical files in Excel.

Využití výpočetní techniky, Matematika I

Application of Computer Techniques, Mathematics I