639-0940/02 – Statistické zpracování experimentálních dat (SZED)

Garantující katedraKatedra managementu kvalityKredity10
Garant předmětuprof. RNDr. Josef Tošenovský, CSc.Garant verze předmětuprof. RNDr. Josef Tošenovský, CSc.
Úroveň studiapostgraduálníPovinnostpovinně volitelný typu B
RočníkSemestrzimní + letní
Jazyk výukyangličtina
Rok zavedení2019/2020Rok zrušení
Určeno pro fakultyFMTUrčeno pro typy studiadoktorské
Výuku zajišťuje
Os. čís.JménoCvičícíPřednášející
TOS012 Ing. Filip Tošenovský, Ph.D.
TOS40 prof. RNDr. Josef Tošenovský, CSc.
Rozsah výuky pro formy studia
Forma studiaZp.zak.Rozsah
prezenční Zkouška 20+0
kombinovaná Zkouška 20+0

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

Znalost základních metod matematické statistiky: výpočet číselných charakteristik, odhady parametrů, testování hypotéz, regresní a korelační analýza Analýza reálných dat

Vyučovací metody

Přednášky
Individuální konzultace
Projekt

Anotace

Předmět navazuje na teorii pravděpodobnosti. Důsledně využívá pravděpodobnostní aparát k výkladu odhadu parametrů základního souboru, testování hypotéz, modelování technologických procesů pomocí regresních modelů a jejich hodnocení v korelační analýze. Vícerozměrná regresní analýza je probírána za předpokladu platnosti požadovaných podmínek. Korelační analýza uvádí způsoby měření míry závislosti pro různé varianty zadání hodnocených proměnných.

Povinná literatura:

ANDĚL, J. Základy matematické statistiky. Praha: MATFYZPRESS, 2011. ISBN 978-80-737-8162-0. TOŠENOVSKÝ, J. Základy statistického zpracování dat. Ostrava: VŠB - Technická univerzita Ostrava, 2015. ISBN 978-80-248-3733-8. JAMES, G., D. WITTEN, T. HASTIE a R. TIBSHIRANI. An Introductuion to Statistical Learning. NY: Springer, 2013. ISBN 978-1-4614-7138-7. DRAPER, N. R. and H. SMITH. Applied Regression Analysis. NY: Wiley, 1998. ISBN 978-0471170822. RYAN, T. P. Modern Regression Methods. NY: Wiley, 2008. ISBN 978-0470550441.

Doporučená literatura:

MELOUN, J. a J. MILITKÝ. Statistické zpracování experimentálních dat. Praha: Ars magna, 1998. ISBN 80-7219-003-2. TOŠENOVSKÝ, J. a D. NOSKIEVIČOVÁ. Statistické metody pro zlepšování jakosti. Ostrava: Montanex, 2000. ISBN 80-7225-040-X.

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

Ústní zkouška s písemnou přípravou.

E-learning

Další požadavky na studenta

1. Znalost základních metod matematické statistiky 2. Analýza reálných dat

Prerekvizity

Předmět nemá žádné prerekvizity.

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

Úvod do statistiky – vysvětlení její použitelnosti pro metalurgy. Grafické znázornění souboru dat, posouzení typu dat. Obecné zásady testování. Ověření homogenity souboru pomocí grafů. Vybočující hodnoty – jejich zobrazení, detekce (krabicový diagram) a řešení. Ověření nezávislosti dat pomocí grafů. Vliv závislosti v datech na kvalitu zpracování souboru. Ověření normality dat: normální rozdělení, Gaussova křivka a její parametry, empirický histogram. Důvody požadované normality a postup, není-li splněna. Číselné charakteristiky polohy, variability, šikmosti a špičatosti. Pojem robustnosti číselných charakteristik. Teoretické rozdělení Studentovo, Fischerovo a Pearsonovo: grafy rozdělení. Příklady těchto rozdělení, práce s tabulkami kvantilů a kritických hodnot. Odhady bodové a intervalové. Pojmy „stupeň spolehlivosti“ a „hladina významnosti“. Analýza dvou statistických souborů: testování významnosti rozdílu výběrových průměrů a výběrových rozptylů; dvouvýběrový t-test, F test. Hodnocení míry závislosti (korelace) dvou veličin: Pearsonův koeficient korelace, Spearmanův koeficient pořadové korelace. Regresní analýza – jednoduchá (párová) lineární regrese. Odhad regresních koeficientů pomocí metody nejmenších čtverců. Hodnocení významnosti a kvality regresní funkce. Jednoduché nelineární regresní modely (mocninný, exponenciální, logaritmický, kvadratický a polynomický). Regresní analýza – vícenásobná lineární regrese. Hodnocení významnosti modelu a regresních koeficientů. Použití vícenásobné regrese.

Podmínky absolvování předmětu

Kombinovaná forma (platnost od: 2019/2020 zimní semestr)
Název úlohyTyp úlohyMax. počet bodů
(akt. za podúlohy)
Min. počet bodů
Zkouška Zkouška  
Rozsah povinné účasti:

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rokProgramObor/spec.Spec.ZaměřeníFormaJazyk výuky Konz. stř.RočníkZLTyp povinnosti
2020/2021 (P0713D070002) Tepelná technika a paliva v průmyslu K angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2020/2021 (P0713D070002) Tepelná technika a paliva v průmyslu P angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2020/2021 (P0788D270004) Materiálové vědy a inženýrství K angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2020/2021 (P0788D270004) Materiálové vědy a inženýrství P angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2020/2021 (P0715D270007) Metalurgická technologie P angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2020/2021 (P0715D270007) Metalurgická technologie K angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2019/2020 (P0715D270007) Metalurgická technologie K angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2019/2020 (P0715D270007) Metalurgická technologie P angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2019/2020 (P0713D070002) Tepelná technika a paliva v průmyslu K angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2019/2020 (P0713D070002) Tepelná technika a paliva v průmyslu P angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název blokuAkademický rokForma studiaJazyk výuky RočníkZLTyp blokuVlastník bloku