Analýza inženýrského experimentu (FSI-TAI)

Akademický rok 2022/2023
Garant: doc. RNDr. Zdeněk Karpíšek, CSc.  
Garantující pracoviště: ÚM všechny předměty garantované tímto pracovištěm
Jazyk výuky: čeština
Cíle předmětu:
Seznámení studentů oborů Matematické inženýrství a Fyzikální inženýrství s důležitými vybranými metodami matematické statistiky pro řešení technických úloh.
Výstupy studia a kompetence:
Studenti získají potřebné znalosti z matematické statistiky, které jim umožní pochopit a aplikovat stochastické modely technických jevů a procesů při řešení technických problémů na PC.
Prerekvizity:
Popisná statistika, pravděpodobnost, náhodná veličina, náhodný vektor, náhodný výběr, odhady parametrů, testování hypotéz a regresní analýza.
Obsah předmětu (anotace):
Předmět je zaměřen na vybrané partie matematické statistiky pro stochastické modelování inženýrských experimentů: analýza rozptylu (ANOVA), regresní modely, neparametrické metody, vícerozměrné metody, odhady rozdělení pravděpodobnosti. Výpočty budou realizovány pomocí statistického softwaru: Statistica, Minitab a QCExpert.
Metody vyučování:
Předmět je vyučován formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny. Cvičení je zaměřeno na praktické zvládnutí látky probrané na přednáškách.
Způsob a kritéria hodnocení:
Podmínky udělení zápočtu: aktivní účast ve cvičeních, zvládnutí celé látky, vypracování a vypracování semestrální práce. Zkouška (písemná forma): praktická část (3 příklady). teoretická část (3 otázky); hodnocení podle ECTS.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky:
Cvičení je kontrolované a o náhradě zameškané výuky rozhoduje učitel cvičení.
Typ (způsob) výuky:
    Přednáška  13 × 2 hod. nepovinná                  
    Cvičení s počítačovou podporou  13 × 1 hod. povinná                  
Osnova:
    Přednáška 1.Analýza rozptylu s jedním třídícím znakem.
2.Analýza rozptylu se dvěma třídícími znaky.
3.Identifikace regresního modelu.
4.Nelineární regresní analýza.
5.Regresní diagnostika.
6.Neparametrické metody.
7.Korelační analýza.
8.Hlavní komponenty.
9.Faktorová analýza.
10.Shluková analýza.
11.Odhady spojitých rozdělení pravděpodobnosti.
12.Odhady diskrétních rozdělení pravděpodobnosti.
13.Stochastické modelování inženýrských problémů.
    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, 2010.
3. Anděl, J.: Základy matematické statistiky. Praha: Matfyzpress, 2011.
4. Hebák, P., Hustopecký, J., Jarošová, E., Pecáková, I.: Vícerozměrné statistické metody 1, 2, 3, Praha: INFORMATORIUM, 2004.
Zařazení předmětu ve studijních programech:
Program Forma Obor Spec. Typ ukončení   Kredity     Povinnost     St.     Roč.     Semestr  
CŽV prezenční studium CZV Základy strojního inženýrství -- zá,zk 5 Povinně volitelný 1 1 L
N-PMO-P prezenční studium --- bez specializace -- zá,zk 5 Povinně volitelný 2 1 L
N-MAI-P prezenční studium --- bez specializace -- kl 5 Povinný 2 2 L
N-FIN-P prezenční studium --- bez specializace -- zá,zk 5 Povinný 2 1 L