639-3021/01 – Základy matematické statistiky (ZMS)

Garantující katedraKatedra managementu kvalityKredity4
Garant předmětuprof. RNDr. Josef Tošenovský, CSc.Garant verze předmětuprof. RNDr. Josef Tošenovský, CSc.
Úroveň studiapregraduální nebo graduálníPovinnostpovinný
Ročník1Semestrzimní
Jazyk výukyangličtina
Rok zavedení2019/2020Rok zrušení
Určeno pro fakultyFMTUrčeno pro typy studianavazující magisterské
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 Zápočet a zkouška 2+2

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

Znalost základních metod matematické statistiky Analýza reálných dat Schopnost korektního zpracování experimentálních dat Zvládnutí práce s programem Excel

Vyučovací metody

Přednášky
Cvičení (v učebně)

Anotace

Hlavním cílem předmětu je výklad teorie 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. HEBÁK,P., J.HUSTOPECKÝ, E.JAROŠOVÁ a I. PECÁKOVÁ.Vícerozměrné statistické metody. Praha: Informatorium,2004. ISBN 80-7333-025-3.

Doporučená literatura:

MELOUN, J. a J. MILITKÝ. Statistické zpracování experimentálních dat. Praha: Ars magna, 1998. ISBN 80-7219-003-2. HANOUSEK, J. a P. CHARAMZA. Moderní metody zpracování dat. Matematická statistika pro každého. Praha: EDUCA, 1992. ISBN 80-85623-31-5. TOŠENOVSKÝ, J. a D. NOSKIEVIČOVÁ. Statistické metody pro zlepšování jakosti. Ostrava: Montanex, 2000. ISBN 80-7225-040-X. LIKEŠ, J. a J. MACHEK. Matematická statistika. Praha: SNTL, 1983.

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

Písemná forma - test. Seminární práce.

E-learning

Další požadavky na studenta

80% účast na seminářích.

Prerekvizity

Předmět nemá žádné prerekvizity.

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

1. Úvod do statistiky – vysvětlení její použitelnosti pro metalurgy. Grafické znázornění souboru dat, posouzení typu dat. Obecné zásady testování. 2. Ověření homogenity souboru pomocí grafů. Vybočující hodnoty – jejich zobrazení, detekce (krabicový diagram) a řešení. 3. Ověření nezávislosti dat pomocí grafů. Vliv závislosti v datech na kvalitu zpracování souboru. 4. Ověření normality dat: normální rozdělení, Gaussova křivka a její parametry, empirický histogram. Důvody požadované normality a postup, není-li splněna. 5. Číselné charakteristiky polohy, variability, šikmosti a špičatosti. Pojem robustnosti číselných charakteristik. 6. Teoretické rozdělení Studentovo, Fischerovo a Pearsonovo: grafy rozdělení. Příklady těchto rozdělení, práce s tabulkami kvantilů a kritických hodnot. 7. Odhady bodové a intervalové. Pojmy „stupeň spolehlivosti“ a „hladina významnosti“. 8. Analýza dvou statistických souborů: testování významnosti rozdílu výběrových průměrů a výběrových rozptylů; dvouvýběrový t-test, F test. 9. Hodnocení míry závislosti (korelace) dvou veličin: Pearsonův koeficient korelace, Spearmanův koeficient pořadové korelace. 10. 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). 11. Regresní analýza – vícenásobná lineární regrese. Hodnocení významnosti modelu a regresních koeficientů. Použití vícenásobné regrese.

Podmínky absolvování předmětu

Prezenční forma (platnost od: 2019/2020 zimní semestr)
Název úlohyTyp úlohyMax. počet bodů
(akt. za podúlohy)
Min. počet bodů
Zápočet a zkouška Zápočet a zkouška 100 (100) 51
        Zápočet Zápočet 40  20
        Zkouška Zkouška 60  31
Rozsah povinné účasti: 70% účast na semináři

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rokProgramObor/spec.Spec.ZaměřeníFormaJazyk výuky Konz. stř.RočníkZLTyp povinnosti
2021/2022 (N0413A270003) Management kvality a řízení průmyslových systémů MPZ P angličtina Ostrava 1 povinný stu. plán
2020/2021 (N0413A270003) Management kvality a řízení průmyslových systémů MPZ P angličtina Ostrava 1 povinný stu. plán
2019/2020 (N0413A270003) Management kvality a řízení průmyslových systémů MPZ P angličtina Ostrava 1 povinný stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název blokuAkademický rokForma studiaJazyk výuky RočníkZLTyp blokuVlastník bloku