546-0710/03 – Technological Analysis II ()
| Gurantor department | Department of Environmental Engineering | Credits | 6 |
| Subject guarantor | Fiktivní Uživatel | Subject version guarantor | prof. Ing. Peter Fečko, CSc. |
| Study level | undergraduate or graduate | Requirement | Compulsory |
| Year | 4 | Semester | winter |
| | Study language | Czech |
| Year of introduction | 2002/2003 | Year of cancellation | 2007/2008 |
| Intended for the faculties | HGF | Intended for study types | Master |
Subject aims expressed by acquired skills and competences
Teaching methods
Summary
Application of calculus of probability and mathematical statistics for rating
of raw materials and dressing processes and their application in the area of
environmental engineering. Basic knowledge on theory of errors. Collection and
processing of experimental data, research analysis of experimental data,
statistical analysis of data and its application in the laboratory and
operational practice and in the evaluation of environmental problems. Analysis
of variance and its application in the evaluation of experiments. Regression
analysis and its application in rating of processes. Statistical planning and
evaluation of experiments.
syllabus
1. Basic concepts of calculus of probability. Random events, probability,
random quantities and their characteristics.
2. Classification of probability, basic types and their application.
Multidimensional random quantity.
3. Mathematical statistics and its utilization in the evaluation of
experimental data. General method of statistical data analyses. Basics of
estimation theory, parameter estimates of selected types of probability
classification.
4. Rough estimates of position and dispersion parameters. Parameter estimates
of multidimensional normal classification.
5. Testing of statistical hypotheses. Hypotheses tests on parameters of one
and several normal classifications.
6. Non-parametric tests.
7. Hypotheses tests on parameters of one and two multidimensional normal
classifications. Tests of good coincidence.
8. Verification of basic preconditions on random selection. Testing of
normality, independence, homogeneity and sufficient selection scope.
9. Graphic methods of exploration analysis.
10. Variance analysis. Single-factor and two-factor analysis of variance.
11. Regression and correlation analysis. Correlation analysis.
12. Linear regression.
13. Planning and evaluation of experiments.
14. Planning and evaluation of experiments.
Compulsory literature:
1. Meloun M., Militký J.: Statistické zpracování experimentálních dat. Praha
1994
2. Meloun M., Militký J.: Statistické zpracování experimentálních dat. Sbírka
úloh s disketou. Pardubice 1996
3. Hebák P., Hustopecký J.: Průvodce moderními statistickými metodami. Praha
1990
4. Berthouex P.M., Brown L.C.: Statistics for environmental engineers. Boca
Raton 1994
5. Likeš J., Laga J.: Základní statistické tabulky. Praha 1978
6. Likeš J., Machek J.: Počet pravděpodobnosti. Praha 1982
7. Likeš J., Machek J.: Matematická statistika. Praha 1988
Recommended literature:
Way of continuous check of knowledge in the course of semester
E-learning
Other requirements
Prerequisities
Subject has no prerequisities.
Co-requisities
Subject has no co-requisities.
Subject syllabus:
1. Základní pojmy počtu pravděpodobnosti. Náhodné jevy, pravděpodobnost,
náhodné veličiny a jejich charakteristiky.
2. Rozdělení pravděpodobnosti, zákl. druhy a jejich použití. Vícerozměrná
náhodná veličina.
3. Matematická statistika a její použití při vyhodnocování experimentálních
dat. Obecný postup při statistické analýze dat. Základy teorie odhadu, odhady
parametrů vybraných typů rozdělení pravděpodobnosti.
4. Robustní odhady parametrů polohy a rozptýlení. Odhady parametrů
vícerozměrného normálního rozdělení.
5. Testování statistických hypotéz. Testy hypotéz o parametrech jednoho a
několika normálních rozdělení.
6. Neparametrické testy.
7. Test hypotéz o parametrech jednoho a dvou vícerozměrných normálních
rozdělení. Testy dobré shody.
8. Ověřování základních předpokladů o náhodném výběru. Testování normality,
nezávislosti, homogenity a dostatečné velikosti výběru.
9. Grafické metody exploatorní analýzy.
10.Analýza rozptylu. Jednofaktorová a dvoufaktorová analýza rozptylu.
11.Regresní a korelační analýza. Korelační analýza.
12.Lineární regrese.
13.Plánování a vyhodnocování experimentálních prací.
14.Plánování a vyhodnocování experimentálních prací.
Cvičení:
Obsah jednotlivých cvičení navazuje na témata přednášek formou řešení příkladů.
Conditions for subject completion
Occurrence in study plans
Occurrence in special blocks
Assessment of instruction
Předmět neobsahuje žádné hodnocení.