Statistické metody ve strojírenství (FSI-PST)

Akademický rok 2023/2024
Garant: doc. RNDr. Libor Žák, 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, každý statistické téma se ihned bude ilustrovat na příkladu.
Výstupy studia a kompetence:
Data analysis, descriptive statistics, sample, population, inferential statistics
Analýza dat, popisná statistika, výběrový soubor, základní soubor, test hypotéz
Prerekvizity:
základy matematiky
Obsah předmětu (anotace):
Technici někdy používají statistiku k tomu, aby popsali výsledky experimentu. To se nazývá analýza dat či popisná statistika. Statistika se dá použít jiným způsobem. Není-li objekt našeho zájmu celý nám dostupný (základní statistický soubor), vyšetříme pouze část (výběrový soubor) a použijeme statistiku k tomu, aby nám dala odpovědi na otázky o celém základním souboru. Tento proces ( indukce ) je podstatou 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:
Řádná docházka do cvičení .
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky:
Vypracování samostatné práce
Typ (způsob) výuky:
    Přednáška  13 × 2 hod. nepovinná                  
    Cvičení s počítačovou podporou  13 × 1 hod. nepovinná                  
Osnova:
    Přednáška 1. Sběr dat
2. Rozptyl.
3. Paretova analýza.
4. Funkce hustoty pravděpodobnosti a distribuční funkce.
5. Normální rozdělení .
6. Rozdělení aritmetického průměru.
7. Odhady parametrů.
8. Testování hypotéz .
9. Analýza rozptylu. Jednoduché třídění.
10. Dvojné třídění.
11. Tukeyova metoda. Scheffeho metoda.
12. Lineární model.
13. Korelační koeficient. Parciální korelační koeficient.
14. Statistické modelování. Metoda Monte Carlo.
    Cvičení s počítačovou podporou 1. Sběr dat
2. Rozptyl.
3. Paretova analýza.
4. Funkce hustoty pravděpodobnosti a distribuční funkce.
5. Normální rozdělení .
6. Rozdělení aritmetického průměru.
7. Odhady parametrů.
8. Testování hypotéz .
9. Analýza rozptylu. Jednoduché třídění.
10. Dvojné třídění.
11. Tukeyova metoda. Scheffeho metoda.
12. Lineární model.
13. Korelační koeficient. Parciální korelační koeficient.
14. Statistické modelování. Metoda Monte Carlo.
Literatura - základní:
1. Egermayer,F.-Boháč,M.:Statistika pro techniky, SNTL,1984
2. Bakytová,H.: Základy štatistiky, ALFA, 1975
3. Montgomery, D.C.: Introduction to Statistical Quality Control, John Wiley&Sons, Inc., 2001
Literatura - doporučená:
1. J. Anděl: Statistické metody, , 0
2. A. Linczenyi: Inžinierska štatistika, , 0
Zařazení předmětu ve studijních programech:
Program Forma Obor Spec. Typ ukončení   Kredity     Povinnost     St.     Roč.     Semestr  
B-VTE-P prezenční studium --- bez specializace -- zá,zk 4 Volitelný 1 3 L
B-MAI-P prezenční studium --- bez specializace -- zá,zk 4 Volitelný 1 3 L