Aplikovaná statistika a plánování experimentu (FSI-XAP)

Akademický rok 2022/2023
Garant: Ing. Josef Bednář, Ph.D.  
Garantující pracoviště: ÚM všechny předměty garantované tímto pracovištěm
Jazyk výuky: čeština
Cíle předmětu:
Chceme ukázat studentům důležitost statistiky v inženýrství, a to chceme uskutečnit dvěma způsoby. Za první, vysvětlením, že statistika je neoddělitelnou součástí práce inženýra. Za druhé, každé statistické téma se ihned bude ilustrovat na příkladu.
Výstupy studia a kompetence:
Základní a výběrové statistické soubory, binomické a Poissonovo rozdělení, rozdělení aritmetických průměrů, rozdělení spojité náhodné proměnné, regulační diagramy, intervaly spolehlivosti, testy hypotéz, regresní analýza, plánování experimentu.
Prerekvizity:
Základy pravděpodobnosti a statistiky.
Obsah předmětu (anotace):
Studenti někdy používají statistiku k tomu, aby popsali výsledky experimentu či pozorování. Tento proces se nazývá analýza dat či popisná statistika. Technici též často používají jiný způsob. Jestliže základní statistický soubor, jenž nás zajímá, nelze z nějakého důvodu vyšetřit popisnou statistikou, pak vyšetříme pouze část tohoto souboru (výběrového statistického souboru) a použijeme statistiky k tomu, abychom odpověděli na otázky o celém základním statistickém souboru. Tento proces se nazývá deduktivní statistika. Deduktivní statistika je hlavní náplní kurzu.
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:
Písemná a ústní zkouska.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky:
Chybějící účast na výuce lze nahradit písemným testem.
Typ (způsob) výuky:
    Přednáška  13 × 2 hod. nepovinná                  
    Cvičení s počítačovou podporou  13 × 1 hod. povinná                  
Osnova:
    Přednáška 1. Sběr dat, náhodné a vymezitelné příčiny variability.
2. Normální rozdělení ve strojírenských procesech rozdělení aritmetického průměru.
3. Statistické předpoklady pro rúzné typy regulačních diagramů.
4. Intervaly spolehlivosti.
5. Testování hypotéz I.
6. Testování hypotéz II.
7. Korelace.
8. Lineární regresní model.
9. Úvod do plánovaného experimentu
10. Faktoriální experiment, ortogonální plány.
11. Plný a zkrácený experiment.
12. Odezvové plochy
13. Optimalizace pomocí plánovaného experimentu.
    Cvičení s počítačovou podporou 1. Seznámení se statistickým software Minitab
2. Normální rozdělení ve strojírenských procesech rozdělení aritmetického průměru.
3. Statistické předpoklady pro rúzné typy regulačních diagramů.
4. Intervaly spolehlivosti.
5. Testování hypotéz I.
6. Testování hypotéz II.
7. Korelace.
8. Lineární regresní model.
9. Úvod do plánovaného experimentu
10. Faktoriální experiment, ortogonální plány.
11. Plný a zkrácený experiment.
12. Odezvové plochy
13. Optimalizace pomocí plánovaného experimentu.
Literatura - základní:
1. Anděl, J.: Statistické metody. 2. vyd. Praha: MATFYZPRESS, 2003.
2. Meloun, M. - Militký, J.: Statistické zpracování experimentálních dat. Praha: PLUS, 1994.
Literatura - doporučená:
1. Montgomery, D. C. - Renger, G.: Applied Statistics and Probability for Engineers. New York : John Wiley & Sons, 2003.
2. Hahn, G. J. - Shapiro, S. S.: Statistical Models in Engineering.New York : John Wiley & Sons, 1994.
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 3 Povinný 1 1 Z
N-KSB-P prezenční studium --- bez specializace -- zá,zk 3 Povinný 2 1 Z