615-0808/01 – Chemometrie (CHM)
| Garantující katedra | Katedra analytické chemie a zkoušení materiálu | Kredity | 5 |
| Garant předmětu | doc. RNDr. Ervín Kozubek, CSc. | Garant verze předmětu | doc. RNDr. Ervín Kozubek, CSc. |
| Úroveň studia | pregraduální nebo graduální | Povinnost | povinný |
| Ročník | 2 | Semestr | zimní |
| | Jazyk výuky | čeština |
| Rok zavedení | 2004/2005 | Rok zrušení | 2013/2014 |
| Určeno pro fakulty | FMT | Určeno pro typy studia | navazující magisterské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Využití dostupných software k chemometrickým výpočtům. Praktické použití těchto software k zpracování naměřených dat.
Vyučovací metody
Přednášky
Cvičení (v učebně)
Projekt
Anotace
Předmět navazuje na znalostí ze základních "kursů" matematiky, které se týkají
pravděpodobnosti, statistiky a zpracování dat. Hlavní důraz je kladen na
použití v současné době dostupného počítačového software k chemometrickým
výpočtům a dalším aplikacím. Cílem předmětu je mimo jiné i pomoci studentům
při zpracování naměřených dat v rámci diplomových a dalších výzkumých prací.
Povinná literatura:
[1] Eckschlager, K. Chemometrie [Skripta]. UK, Praha 1991, 156 s.
[2] Meloun, M., Militký, J. Statistické zpracování experimentálních dat Plus,
s.r.o., Praha 1994, 839 s.
[3] Meloun, M., Militký, J. Kompendium statistického zpracování dat Academia,
Praha 2002, 764 s.
Doporučená literatura:
[1] Orvis, W., J. Excel pro inženýry Computer Press, Praha 1996, 498 s.
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
E-learning
Další požadavky na studenta
Nejsou žádné další požadavky na studenty.
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
1. Definice chemometrie. Opakování pravděpodobnosti a statistiky. Podmíněná
pravděpodobnost. Náhodná veličina. Základní soubor. Náhodný výběr.
2. Distribuční funkce, hustota pravděpodobnosti, pravděpodobnostní funkce.
Momentové charakteristiky rozdělení. Centrální limitní věta. Některá rozdělení
pravděpodobnosti.
3. Ukázky používaného software–EXCEL, ADSTAT.
4. Ukázky používaného software–ADSTAT, QC Expert.
5. Ukázky používaného software–QC Expert. Třída přesnosti přístroje.
6. Průzkumová analýza jednorozměrných dat (EDA). Obecný postup a cíl EDA.
Reprezentativní náhodný výběr, pořádkové statistiky a pořadová pravděpodobnost.
7. Transformace dat. Důvody použití a princip. Ověření předpokladu o datech.
Ověření nezávislosti, normality a homogenity výběru.
8. Testování statistických hypotéz. Statistická hypotéza, test statistické
hypotézy, kritická hodnota. Postup testování hypotéz.
9. Analýza malých výběrů Hornovým postupem.
10. Analýza rozptylu ANOVA. Jednofaktorová ANOVA. Dvoufaktorová ANOVA.
11. Regresní analýza. Lineární regresní modely. Polynomická regrese.
12. Základní informace o nelineární regresi.
13. Kalibrace a optimalizace. Lineární kalibrace.
14. Nelineární kalibrace. Metoda standardního přídavku.
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky