|
|
|
||
Poslední úprava: Pátková Vlasta (05.01.2018)
|
|
||
Poslední úprava: Pátková Vlasta (05.01.2018)
Studenti budou umět: Popsat základní principy vícerozměrné statistiky. Připravit experimentální vícerozměrná data pro jejich statistické zpracování a vyhodnocení. Vysvětlit principy multivariátních chemometrických metod, ať již klasifikačních, tak i regresních, a uplatnit tyto principy na konkrétních výsledcích spektrometrických měření. |
|
||
Poslední úprava: Pátková Vlasta (05.01.2018)
D:Meloun M., Militký J., Hill M: Počítačová analýza vícerozměrných dat v příkladech, Academia Praha 2005, ISBN 80-200-1335-0 |
|
||
Poslední úprava: Pátková Vlasta (05.01.2018)
elektronické materiály dostupné v doméně vscht.cz |
|
||
Poslední úprava: Pátková Vlasta (05.01.2018)
1. Datový vektor, datová matice a základní operace 2. Vícerozměrná rozdělení, výběrová rozdělení 3. Předúpravy dat - metody potlačení šumu, korekce základní linie, MSC korekce 4. Zpracování a úpravy datové matice 5. Odhady a testy hypotéz 6. Vícerozměrná analýza rozptylu 7. Průzkumová analýza dat 8. Analýza hlavních komponent 9. Diskriminační analýza 10. Shluková analýza 11. Fuzzy shluková analýza 12. Metoda PLS 13. Kanonická korelace 14. Regresní metody |
|
||
Poslední úprava: Pátková Vlasta (05.01.2018)
žádné |
Zátěž studenta | ||||
Činnost | Kredity | Hodiny | ||
Konzultace s vyučujícími | 0.5 | 14 | ||
Obhajoba individuálního projektu | 0.5 | 14 | ||
Účast na přednáškách | 1 | 28 | ||
Příprava na přednášky, semináře, laboratoře, exkurzi nebo praxi | 0.5 | 14 | ||
Práce na individuálním projektu | 0.5 | 14 | ||
Příprava na zkoušku a její absolvování | 1 | 28 | ||
Účast na seminářích | 1 | 28 | ||
5 / 5 | 140 / 140 |