Statistická analýza (FSI-9STA-A)

Akademický rok 2023/2024

Garant:	doc. RNDr. Zdeněk Karpíšek, CSc.
Garantující pracoviště:	ÚM	všechny předměty garantované tímto pracovištěm
Jazyk výuky:	angličtina
Cíle předmětu:
Cílem předmětu je formování stochastického způsobu myšlení studentů a jejich seznámení s moderními metodami matematické statistiky a možnostmi využití profesionálního statistického softwaru ve výzkumu.
Výstupy studia a kompetence:
Studenti získají hlubší znalosti z metod matematické statistiky, které jim umožní aplikovat stochastické modely technických jevů a procesů pomocí výpočtů na PC.
Prerekvizity:
Základy teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky.
Obsah předmětu (anotace):
Předmět je určen pro studenty doktorského studia a je zaměřen na moderní metody statistické analýzy (náhodný výběr a jeho realizace, fitování rozdělení a odhady jejich parametrů, testování statistických hypotéz, regresní analýza) pro zpracování statistických souborů získaných při realizaci a vyhodnocování experimentů v rámci vědeckovýzkumné práce studentů.
Metody vyučování:
Předmět je vyučován formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny.
Způsob a kritéria hodnocení:
Zkouška je formou předneseného referátu z vybrané oblasti statistických metod anebo vypracováním písemné práce zaměřené na řešení konkrétních úloh.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky:
Účast na přednášce není povinná, ale doporučuje se.
Typ (způsob) výuky:
Přednáška	10 × 2 hod.	nepovinná
Osnova:
Přednáška	Rozdělení pravděpodobnosti pro modelování technických jevů a procesů. Průzkumová analýza pro zpracování statistických souborů. Náhodný výběr - model a vlastnosti. Metody fitování rozdělení pravděpodobnosti. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti. Testování statistických hypotéz o rozděleních. Testování statistických hypotéz o parametrech. Úvod do analýzy rozptylu, neparametrické testy. Základy lineární regresní analýzy. Statistický software - vlastnosti a možnosti použití.

Literatura - základní:
1. Montgomery, D. C. - Renger, G.: Probability and Statistics. New York : John Wiley & Sons, Inc., 1996.
2. Hahn, G. J. - Shapiro, S. S.: Statistical Models in Engineering. New York : John Wiley & Sons, Inc., 1994.
3. Dowdy, S. - Wearden, S.: Statistics for Research. New York : John Wiley & Sons, Inc., 1993.
Literatura - doporučená:
1. Anděl, J.: Statistické metody. Praha : Matfyzpress, 1993.
2. Meloun, M. - Militký, J._: Statistické zpracování experimentálních dat. Praha : PLUS, 1994.
3. Lamoš, F. - Potocký, R.: Pravdepodobnosť a matematická štatistika. Bratislava : Alfa, 1989.