Matematika II (FSI-9MA2)

Akademický rok 2023/2024
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
Zařazení předmětu ve studijních programech:
Program Forma Obor Spec. Typ ukončení   Kredity     Povinnost     St.     Roč.     Semestr  
D-IME-P prezenční studium --- bez specializace -- drzk 0 Doporučený kurs 3 1 Z
D-IME-K kombinované studium --- bez specializace -- drzk 0 Doporučený kurs 3 1 Z