Matematika II (FSI-9MA2)

Akademický rok 2019/2020

Garant:	doc. RNDr. Libor Žák, Ph.D.
Garantující pracoviště:	ÚM	všechny předměty garantované tímto pracovištěm
Jazyk výuky:	čeština či angličtina
Cíle předmětu:
Seznámení studentů s vyhodnocováním vícerozměrných dat. Zaměřeno hlavně na vícedorměrnou regresní analyze, ANOVU a kategoriální analyze s reálnými aplikacemi v technické praxi.
Výstupy studia a kompetence:
Studenti získají potřebné znalosti z významných partií teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky, které jim umožní posuzovat a vytvářet stochastické modely technických jevů a procesů založené na těchto metodách.
Prerekvizity:
Základy popisné statistiky, teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky.
Obsah předmětu (anotace):
Grafická analýza. Stratifikace dat. Grafy mnohorozměrných veličin. Vícerozměrná regresní analýza, Analýza rozptylu, jednoduché třídění, dvojné třídění, interakce. Kategoriální analýza.
Metody vyučování:
Předmět je vyučován formou konzultací, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny.
Způsob a kritéria hodnocení:
Využití výše jmenovaných statistických metod pro řešení konkrétních úloh. Úlohy se vybírají po domluvě se studentem. Preferuje se oblast studia studenta. Vyřešené, spočítané a vypracované úlohy slouží k ohodnoceni studenta.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky:
Výuka je formou konzultací.
Typ (způsob) výuky:
Přednáška	10 × 2 hod.	nepovinná
Osnova:
Přednáška	1. Grafická analýza 2. Stratifikace dat. 3. Grafy mnohorozměrných veličin. 4. Analýza rozptylu. 5. Model s pevnými a náhodnými efekty. 6. Jednoduché třídění. 7. Dvojné třídění. 8. Interakce. 9. Tukeyova metoda. 10. Scheffeho metoda.

Literatura - základní:
1. D. C. Montgomery: Design of experiments, John Wiley & Sons, NY 1991