Analýza inženýrského experimentu (FSI-TAI-A)

Akademický rok 2025/2026
Garant: Ing. Pavel Hrabec, Ph.D.  
Garantující pracoviště: ÚM všechny předměty garantované tímto pracovištěm
Jazyk výuky: angličtina
Cíle předmětu:
 
Výstupy studia a kompetence:
 
Prerekvizity:
 
Obsah předmětu (anotace):

Předmět je zaměřen na vybrané partie matematické statistiky pro stochastické modelování inženýrských experimentů: regresní modely, regresní diagnostika, vícerozměrné metody, a plánovaný experiment. Výpočty budou realizovány pomocí softwaru Minitab.
Metody vyučování:
 
Způsob a kritéria hodnocení:

Podmínky udělení zápočtu: aktivní účast ve cvičeních.
Zkouška: Prezentace semestrálníého projektu.

 

Přítomnost na výuce je kontrolovaná a o náhradě zameškané výuky rozhoduje učitel.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky:
 
Typ (způsob) výuky:
    Přednáška  13 × 2 hod. nepovinná                  
    Cvičení s počítačovou podporou  13 × 1 hod. povinná                  
Osnova:
    Přednáška

  1. Hlavní komponenty (PCA)

  2. Faktorová analýza.

  3. Shluková analýza.

  4. ANOVA.

  5. Lineární regrese.

  6. Identifikace regresního modelu, regularizovaná regrese.

  7. Faktorový plán experimentu.

  8. Centrální bod, bloky, replikace a znáhodnění v DoE.

  9. Částečné faktorové plány experimentu.

  10. DoE pro odezvovou plochu.

  11. DoE pro směsi.

  12. Logistická regrese.

  13. Neparametrické testy.
    Cvičení s počítačovou podporou 1.Profesionální statistický software pro PC.
2.Analýza rozptylu s jedním třídícím znakem.
3.Analýza rozptylu se dvěma třídícími znaky.
4.Identifikace regresního modelu. Zadání semestrální práce.
5.Nelineární regresní analýza.
6.Regresní diagnostika.
7.Neparametrické metody.
8.Korelační analýza.
9.Hlavní komponenty a faktorová analýza.
10.Shluková analýza.
11.Odhady rozdělení pravděpodobnosti.
12.Prezentace semestrálních prací I.
13.Prezentace semestrálních prací II.
Literatura - základní:
1. Ryan, T. P.: Modern Regression Methods. New York : John Wiley, 2004.
2. Montgomery, D. C. - Renger, G.: Applied Statistics and Probability for Engineers. New York: John Wiley & Sons, 2003.
3. Hahn, G. J. - Shapiro, S. S.: Statistical Models in Engineering. New York: John Wiley & Sons, 1994.
3. P. Hebák, J. Hustopecký: Vícerozměrné statistické metody, SNTL, Praha 1990
Literatura - doporučená:
1. Anděl, J.: Statistické metody. Praha: Matfyzpress, 2003.
2. Hebák, P. et al: Vícerozměrné statistické metody 1, 2, 3. Praha : Informatorium, 2004.
3. Meloun, M. - Militký, J.: Statistické zpracování experimentálních dat. Praha: Plus, 1994.
Zařazení předmětu ve studijních programech:
Program Forma Obor Spec. Typ ukončení   Kredity     Povinnost     St.     Roč.     Semestr  
N-MAI-A prezenční studium --- bez specializace -- zá,zk 5 Povinný 2 2 L