PředmětyPředměty(verze: 963)
Předmět, akademický rok 2020/2021
  
Statistické zpracování experimentálních dat - P403015
Anglický název: Statistical treatment of experimental data
Zajišťuje: Ústav fyzikální chemie (403)
Fakulta: Fakulta chemicko-inženýrská
Platnost: od 2020 do 2022
Semestr: oba
Body: 0
E-Kredity: 0
Způsob provedení zkoušky:
Rozsah, examinace: 2/1, Jiné [HT]
Počet míst: zimní:neomezen / neurčen (neurčen)
letní:neurčen / neurčen (neurčen)
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Úroveň:  
Poznámka: předmět je určen pouze pro doktorandy
student může plnit i v dalších letech
předmět lze zapsat v ZS i LS
Garant: Matějka Pavel prof. Dr. RNDr.
Dendisová Marcela Ing. Ph.D.
Klasifikace: Matematika > Pravděpodobnost a statistika
Je záměnnost pro: AP403015
Termíny zkoušek   Rozvrh   
Pro tento předmět jsou dostupné online materiály
Anotace -
Předmět reprezentuje vstupní doktorandský kurz do uvedené problematiky. Postupně jsou probrány kapitoly: teorie pravděpodobnosti a pokroky v této oblasti, různé typy rozdělení a jejich parametry, bodové a intervalové odhady, lineární a nelineární regrese, testování hypotéz. Veškerá probíraná teorie je doplněna příklady z problematiky zpracování experimentálních dat. Vlastní data doktorandů (vhodná pro statistické zpracování) jsou vítána pro procvičování.
Poslední úprava: Matějka Pavel (31.08.2019)
Výstupy studia předmětu -

Studenti budou umět

  • principy statistického zpracování experimentálních dat se zaměřením na rozsáhlé datové soubory získané vícero experimentálními technikami
  • aplikovat výše uvedené principy na konkétní experimentální data s důrazem na řešení fyzikálně chemických problémů a využití pokročilých analytických metod
  • posuzovat relevanci výstupů statistických metod a vyvarovat se chybných výsledků a výpočetních artefaktů
Poslední úprava: Dendisová Marcela (29.08.2024)
Literatura -

Doporučená:

  • Jaroš, František. Pravděpodobnost a statistika. Praha: Vysoká škola chemicko-technologická, 2002, s. ISBN 80-7080-474-2.
  • Meloun, Milan, Militký, Jiří. Kompendium statistického zpracování dat. Praha: Karolinum, 2012, s. ISBN 978-80-246-2196-8.
  • Meier, Peter C., Zünd, Richard E.. Statistical methods in analytical chemistry. New York: Wiley, 2000, s. ISBN 978-0-471-29363-7.
  • Brereton, Richard G.. Chemometrics, data driven extraction for science. : , , s. ISBN 978-1-118-90466-4.
  • Matthias Otto. Chemometrics: Statistics and Computer Application in Analytical Chemistry. : Wiley‐VCH Verlag GmbH & Co, 2017, s. ISBN 9783527340972.

Poslední úprava: Dendisová Marcela (29.08.2024)
Sylabus -

1) Experimentální data a jejich kompatibilita, příprava vstupních dat pro statistické zpracování

2) Variabilita experimentálních dat, zdroje chyb a nejistot a jejich šíření

3) Průzkumová analýza vektorových dat - principy

4) Průzkumová analýza vektorových dat - aplikace a úlohy

5) Statistická analýza vektorových dat - principy

6) Statistická analýza vektorových dat - aplikace a úlohy

7) Statistická analýza mnoharozměrných dat - principy

8) Statistická analýza mnoharozměrných dat - aplikace a úlohy

9) Analýza rozptylu - principy

10) Analýza rozptylu - aplikace a úlohy

11) Regresní metody - lineární a nelineární - principy

12) Regresní metody - lineární a nelineární - aplikace a úlohy

13) Korelace - principy a úlohy

14) Interpolace a aproximace - principy a úlohy

Poslední úprava: Matějka Pavel (31.08.2019)
Studijní opory -

elektronické materiály a soubory dostupné v doméně vscht.cz

Poslední úprava: Matějka Pavel (31.08.2018)
 
VŠCHT Praha