639-3022/01 – Aplikovaná statistika (AST)

Garantující katedra	Katedra managementu kvality	Kredity	4
Garant předmětu	Ing. Mgr. Petra Halfarová, Ph.D.	Garant verze předmětu	Ing. Mgr. Petra Halfarová, Ph.D.
Úroveň studia	pregraduální nebo graduální	Povinnost	povinný
Ročník	2	Semestr	zimní
		Jazyk výuky	čeština
Rok zavedení	2023/2024	Rok zrušení
Určeno pro fakulty	FMT	Určeno pro typy studia	navazující magisterské, magisterské

Výuku zajišťuje
Os. čís.	Jméno	Cvičící	Přednášející
HAL37	Ing. Mgr. Petra Halfarová, Ph.D.
TOS012	Ing. Filip Tošenovský, Ph.D.

Rozsah výuky pro formy studia
Forma studia	Zp.zak.	Rozsah
prezenční	Zápočet a zkouška	2+2
kombinovaná	Zápočet a zkouška	12+0

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

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

Vyučovací metody

Přednášky
Cvičení (v učebně)

Anotace

Předmět se věnuje vysvětlení pojmů a principů z oblasti matematické statistiky. Je tedy věnován prostor aparátu 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:

HENDL, Jan. Přehled statistických metod: analýza a metaanalýza dat. Páté, rozšířené vydání. Praha: Portál, 2015. ISBN 978-80-262-0981-2. TOŠENOVSKÝ, J. Základy statistického zpracování dat. Ostrava: VŠB - Technická univerzita Ostrava, 2015. ISBN 978-80-248-3733-8. HENDL, Jan. Statistika v aplikacích. Praha: Portál, 2014. ISBN 978-80-262-0700-9. NEUBAUER, Jiří, Marek SEDLAČÍK a Oldřich KŘÍŽ. Základy statistiky: aplikace v technických a ekonomických oborech. 3., rozšířené vydání. Praha: Grada Publishing, 2021. ISBN 978-80-271-3421-2. MONTGOMERY, Douglas C. a George C. RUNGER. Applied statistics and probability for engineers: SI version. 5th ed. Hoboken: Wiley, c2011. ISBN 978-0-470-50578-6.

Doporučená literatura:

MELOUN, Milan a Jiří MILITKÝ. Kompendium statistického zpracování dat. Vyd. 3. Praha: Karolinum, 2012. ISBN 978-80-246-2196-8. ANDĚL, J. Základy matematické statistiky. Praha: MATFYZPRESS, 2011. ISBN 978-80-737-8162-0. 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

Jeden test v průběhu semestru, kdy jeho bodový zisk se počítá do souhrnného zisku bodů k zápočtu. Jedna seminární práce, kdy její bodový zisk se počítá do souhrnného zisku bodů k zápočtu. Zkouška je písemnou formou.

E-learning

http://www.person.vsb.cz/archivcd/FMMI/DOE/index.htm LMS

Další požadavky na studenta

80% účast na seminářích, odevzdání zadaných programů.

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: 2023/2024 zimní semestr)

Název úlohy	Typ úlohy	Max. počet bodů (akt. za podúlohy)	Min. počet bodů	Max. počet pokusů
Zápočet a zkouška	Zápočet a zkouška	100 (100)	51
Zápočet	Zápočet	40	20
Zkouška	Zkouška	60	31	3

Rozsah povinné účasti: 20% účast na semináři

Zobrazit historii

Podmínky absolvování předmětu a účast na cvičeních v rámci ISP: Není povinná účast na cvičení. Splnění všech povinných úkolů jako ostatní studenti (vypracování individuálního projektu, vyřešení průběžného a zápočtového testu) v individuálně dohodnutém termínu. Zpracování případných dalších úkolu v závislosti na reálné účasti studenta na výuce po individuálně dohodnutých termínech.

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rok	Program	Obor/spec.	Spec.	Zaměření	Forma	Jazyk výuky	Konz. stř.	Ročník	Z	L	Typ povinnosti
2025/2026	(N0719A270002) Nanotechnologie				P	čeština	Ostrava	2			povinný	stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název bloku	Akademický rok	Forma studia	Jazyk výuky	Ročník	Z	L	Typ bloku	Vlastník bloku

Hodnocení Výuky

Předmět neobsahuje žádné hodnocení.