651-2086/01 – Chemometrie (ChM)
| Garantující katedra | Katedra chemie a fyzikálně-chemických procesů | Kredity | 4 |
| Garant předmětu | doc. Ing. Jiřina Vontorová, Ph.D. | Garant verze předmětu | doc. Ing. Jiřina Vontorová, Ph.D. |
| Úroveň studia | pregraduální nebo graduální | Povinnost | povinný |
| Ročník | 2 | Semestr | letní |
| | Jazyk výuky | čeština |
| Rok zavedení | 2022/2023 | Rok zrušení | |
| Určeno pro fakulty | FMT | Určeno pro typy studia | bakalářské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Znalost základních chemometrických pojmů, validačních parametrů a postupů statistického vyhodnocení naměřených dat.
Praktické využití dostupných software k chemometrickým výpočtům a k zpracování naměřených dat.
Vyučovací metody
Přednášky
Cvičení (v učebně)
Anotace
Předmět si klade za cíl seznámit studenty s problematikou pravděpodobnosti, statistiky a zpracování dat. Studenti se naučí využívat validační postupy a správně vyhodnocovat naměřená data. Hlavní důraz je kladen na použití dostupného počítačového software k chemometrickým výpočtům a dalším aplikacím. Cílem předmětu je mimo jiné i pomoci studentům při zpracování naměřených dat v rámci závěrečných a dalších výzkumných prací.
Povinná literatura:
Doporučená literatura:
Další studijní materiály
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
Klasifikovaný zápočet.
E-learning
https://www.vsb.cz/e-vyuka/cs/subject/651-2086/01
Další požadavky na studenta
1. Účast na cvičeních – 90 %.
2. Odevzdání semestrální práce (MS Word).
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
1. Definice chemometrie. Teorie pravděpodobnosti. Definice pravděpodobnosti. Podmíněná pravděpodobnost.
2. Teorie chyb, klasifikace chyb.
3. Náhodná veličina. Definice náhodné veličiny. Diskrétní a spojitá náhodná veličina.
4. Analýza jednorozměrných dat.
5. Analýza malých výběrů. Hornův postup.
6. Exploratorní analýza.
7. Statistické testy - jednorozměrová analýza.
8. Statistické testy - porovnání dvou výběrů.
9. Analýza rozptylu ANOVA. Jednofaktorová ANOVA.
10. Dvoufaktorová ANOVA.
11. Lineární regrese. Vlivná data (vybočující pozorování; extrémy).
12. Kalibrace.
13. Validace. Definice validace, proces validace, druhy validací, validační parametry (správnost metody; přesnost metody; opakovatelnost; chyba výsledku, odchylka; zjištění odlehlých výsledků; interval spolehlivosti; nejistota stanovení; výtěžnost; robustnost analytického postupu.)
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky
Předmět neobsahuje žádné hodnocení.