Získání zápočtu z průběžných zápočtových testů (případně za vypracování projektu) a úspěšné zvládnutí písemného zkouškového testu (detaily během přednášek).

Getting a credit from credit tests (or for the work out of a project) and successful completion of a written exam test (details during lectures).

Doporučená:

• Miloslav Suchánek. KVALIMETRIE 16 Statistické metody v metrologii a analytické chemii. Praha: EURACHEM-ČR, 2009, s. ISBN 80-86322-04-1.
• James N. Miller, Jane C. Miller, Robert D. Miller. Statistics and chemometrics for analytical chemistry. Harlow, England: Pearson, 2018, s. ISBN 978-1-292-18671-9.

Volitelná:

• Jan Lepš, Petr Šmilauer. Biostatistika. : Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, 2024, s. ISBN 978-80-7694-066-6.
• Stephen L. R. Ellison, Vicki J. Barwick, Trevor J. Duguid Farrant. Practical statistics for the analytical scientist, a bench guide. Cambridge: RSC Publishing, 2009, s. ISBN 978-0-85404-131-2.

Recommended:

• Miloslav Suchánek. KVALIMETRIE 16 Statistické metody v metrologii a analytické chemii. Praha: EURACHEM-ČR, 2009, s. ISBN 80-86322-04-1.
• James N. Miller, Jane C. Miller, Robert D. Miller. Statistics and chemometrics for analytical chemistry. Harlow, England: Pearson, 2018, s. ISBN 978-1-292-18671-9.

Optional:

• Jan Lepš, Petr Šmilauer. Biostatistika. : Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, 2024, s. ISBN 978-80-7694-066-6.
• Stephen L. R. Ellison, Vicki J. Barwick, Trevor J. Duguid Farrant. Practical statistics for the analytical scientist, a bench guide. Cambridge: RSC Publishing, 2009, s. ISBN 978-0-85404-131-2.

1. Chemometrie a její význam, funkce rozdělení pravděpodobnosti, kvantily normálního rozdělení

2. Číselné charakteristiky rozdělení (momentové vs. kvantilové), charakteristiky polohy, tvaru a variability, zaokrouhlování výsledků

3. Důležitá rozdělení pravděpodobnosti v chemometrii (diskrétní, spojitá a uměle vytvořená) a jejich vzájemný vztah

4. Základní zpracování a průzkumová analýza dat

5. Náhodný výběr a jeho realizace (výběr jednoduchý, systematický a oblastní), odhady parametrů základního souboru (bodové a intervalové) a jejich vlastnosti

6. Testování hypotéz, druhy hypotéz a jejich postavení, testovací kritérium, chyby testu, síla testu

7. Statistické testy parametrické (test správnosti a preciznosti, test homogenity rozptylů, test středních hodnot)

8. Statistické testy neparametrické a jejich význam (znaménkový, jednovýběrový a dvouvýběrový Wilcoxonův)

9. Jednofaktorová analýza rozptylu, testy mnohonásobného porovnávání

10. Vícefaktorová analýza rozptylu (bez opakování a s opakováním) a faktoriální pokusy, test normality a shodnosti rozptylů

11. Optimalizační metody (simplexová metoda a metoda největšího spádu), vylučování odlehlých výsledků

12. Kontingenční tabulky (test dobré shody, Cramérův koeficient), Pearsonův test, Fisherův faktoriální test

13. Korelační a regresní analýza, kalibrace analytické metody, vážená regrese, přídavek standardu, „bracketing“, stanovení meze detekce a stanovitelnosti

14. Nejistoty výsledků měření (chyba vs. nejistota), význam nejistoty, pravdivost, preciznost a přesnost měření, druhy nejistot, vyhodnocení dílčích standardních nejistot, Kragtenův algoritmus

1. Chemometrics and its significance, probability distribution functions, quantiles of the normal distribution

2. Numerical characteristics of distributions (moment-based vs. quantile-based), measures of location, shape, and variability, rounding of results

3. Important probability distributions in chemometrics (discrete, continuous, and artificially constructed) and their relationships

4. Basic data processing and exploratory data analysis

5. Random sampling and its implementation (simple, systematic, and stratified sampling), estimation of population parameters (point and interval estimates) and their properties

6. Hypothesis testing, types of hypotheses and their roles, test criteria, types of errors, test power

7. Parametric statistical tests (test of accuracy and precision, test of homogeneity of variances, test of means)

8. Nonparametric statistical tests and their importance (sign test, one-sample and two-sample Wilcoxon test)

9. One-way analysis of variance, multiple comparison tests

10. Multifactor analysis of variance (without replication and with replication) and factorial experiments, test of normality and homogeneity of variances

11. Optimization methods (simplex method and steepest descent method), elimination of outliers

12. Contingency tables (goodness-of-fit test, Cramér’s coefficient), Pearson’s test, Fisher’s exact test

13. Correlation and regression analysis, calibration of analytical methods, weighted regression, standard addition, “bracketing,” determination of detection and quantification limits

14. Measurement uncertainty (error vs. uncertainty), significance of uncertainty, trueness, precision and accuracy of measurement, types of uncertainties, evaluation of individual standard uncertainties, Kragten’s algorithm

Studijní materiály ve formě PDF souborů budou k dispozici na zvolené webové adrese.

Study materials in the form of PDF files will be available at the selected web address.

Studenti budou umět:

• používat základní statistické metody vyhodnocování měření v chemii

• optimalizovat měření

• provádět kalibraci analytické metody

• používat kontingenční tabulky

Students will be able to:

• apply basic statistical methods for evaluating measurements in chemistry

• optimize measurements

• perform analytical method calibration

• use contingency tables

Matematika A

Mathematics A