Detail předmětu

Statistická analýza

FSI-9STAAk. rok: 2016/2017Zimní semestr1  kredit

Předmět je určen pro studenty doktorského studia a je zaměřen na moderní metody statistické analýzy (náhodný výběr a jeho realizace, fitování rozdělení a odhady jejich parametrů, testování statistických hypotéz, regresní analýza) pro zpracování statistických souborů získaných při realizaci a vyhodnocování experimentů v rámci vědeckovýzkumné práce studentů.

Výsledky učení předmětu

Studenti získají hlubší znalosti z metod matematické statistiky, které jim umožní aplikovat stochastické modely technických jevů a procesů pomocí výpočtů na PC.

Prerekvizity

Základy teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky.

Doporučená nebo povinná literatura

Montgomery, D. C. - Renger, G.: Probability and Statistics. New York : John Wiley & Sons, Inc., 1996.
Anděl, J.: Statistické metody. Praha : Matfyzpress, 1993.
Meloun, M. - Militký, J._: Statistické zpracování experimentálních dat. Praha : PLUS, 1994.
Hahn, G. J. - Shapiro, S. S.: Statistical Models in Engineering. New York : John Wiley & Sons, Inc., 1994.
Lamoš, F. - Potocký, R.: Pravdepodobnosť a matematická štatistika. Bratislava : Alfa, 1989.
Dowdy, S. - Wearden, S.: Statistics for Research. New York : John Wiley & Sons, Inc., 1993.

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Předmět je vyučován formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny.

Způsob a kritéria hodnocení

Zkouška je formou předneseného referátu z vybrané oblasti statistických metod anebo vypracováním písemné práce zaměřené na řešení konkrétních úloh.

Jazyk výuky

čeština, angličtina

Cíl

Cílem předmětu je formování stochastického způsobu myšlení studentů a jejich seznámení s moderními metodami matematické statistiky a možnostmi využití profesionálního statistického softwaru ve výzkumu.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Účast na přednášce není povinná, ale doporučuje se.

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

20 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

Rozdělení pravděpodobnosti pro modelování technických jevů a procesů.
Průzkumová analýza pro zpracování statistických souborů.
Náhodný výběr - model a vlastnosti.
Metody fitování rozdělení pravděpodobnosti.
Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti.
Testování statistických hypotéz o rozděleních.
Testování statistických hypotéz o parametrech.
Úvod do analýzy rozptylu, neparametrické testy.
Základy lineární regresní analýzy.
Statistický software - vlastnosti a možnosti použití.