FJFI_061 MĚŘENÍ A ZPRACOVÁNÍ DAT
Kód: | FJFI_061 |
---|---|
Název: | MĚŘENÍ A ZPRACOVÁNÍ DAT |
Fakulta / ústav: | Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská |
Rozsah předmětu: | 52 vyučovacích hodin |
Forma vzdělávání: | Prezenční |
Způsob výuky: | Přednáška a cvičení |
Způsob ukončení: | Závěrečný test |
Způsob ukončení - upřesnění: | Zápočet a zkouška |
Lektor: | doc. Mgr. Dušan Vopálka, CSc. (dusan.vopalka@fjfi.cvut.cz) |
Garant: | doc. Mgr. Dušan Vopálka, CSc. (dusan.vopalka@fjfi.cvut.cz) |
Minimální požadované vzdělání: | Vysokoškolské bakalářské vzdělání |
Další vstupní podmínky: | Základní znalosti matematiky a chemie na VŠ úrovni, základy práce na PC. |
Anotace: | Kurz je věnován základním metodám vyhodnocování dat získávaných v chemické laboratoři, v technologických provozech a v životním prostředí. Na základě stručného uvedení do teorie pravděpodobnosti a statistiky jsou definovány základní charakteristiky diskrétní a spojité náhodné veličina. U spojité náhodné veličiny jsou probírány základní typy rozdělení pravděpodobnosti, s důrazem na normální rozdělení. Jsou uvedeny důsledky centrálního limitní teorému a diskutovány intervaly spolehlivosti střední hodnoty. Pro vyhodnocování reálných dat jsou probírány a procvičovány principy testování statistických hypotéz, zásady šíření chyb a testování odlehlosti výsledků. Dále jsou vysvětlovány principy lineární regrese, kalibrační úloha a metoda standardního přídavku. Na tyto základní metody navazuje stručné uvedení do analýzy rozptylu, nelineární regrese, neparametrických a robustních metod a dále metody vícerozměrné statistické analýzy (např. principy analýzy hlavních komponent a faktorové analýzy). Ve cvičení se při řešení základních i náročnějších úloh pracuje v prostředí MS Excel, demonstrace složitých metod vyhodnocování experimentálních dat je provedena v MATLABu. |
Struktura: | Kurz je věnován základním metodám vyhodnocování dat získávaných v chemické laboratoři, v technologických provozech a v životním prostředí. Na základě stručného uvedení do teorie pravděpodobnosti a statistiky jsou definovány základní charakteristiky diskrétní a spojité náhodné veličina. U spojité náhodné veličiny jsou probírány základní typy rozdělení pravděpodobnosti, s důrazem na normální rozdělení. Jsou uvedeny důsledky centrálního limitní teorému a diskutovány intervaly spolehlivosti střední hodnoty. Pro vyhodnocování reálných dat jsou probírány a procvičovány principy testování statistických hypotéz, zásady šíření chyb a testování odlehlosti výsledků. Dále jsou vysvětlovány principy lineární regrese, kalibrační úloha a metoda standardního přídavku. Na tyto základní metody navazuje stručné uvedení do analýzy rozptylu, nelineární regrese, neparametrických a robustních metod a dále metody vícerozměrné statistické analýzy (např. principy analýzy hlavních komponent a faktorové analýzy). Ve cvičení se při řešení základních i náročnějších úloh pracuje v prostředí MS Excel, demonstrace složitých metod vyhodnocování experimentálních dat je provedena v MATLABu. |
Získaný doklad: | Osvědčení o absolvování |
Učební pomůcky a literatura: | Po domluvě s přednášejícím. |
Termín konání: | 13.02.2023 - 24.09.2023 |
Místo konání: | Praha |
Cena: | 4 412,00 Kč |