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.

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.