Detail předmětu

Statistické metody ve strojírenství

FSI-PST-KPovinnýMagisterský navazující (druhý cyklus)Ak. rok: 2016/2017Letní semestr1. ročník5  kreditů

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.

Výsledky učení předmětu

Data analysis, descriptive statistics, sample, population, inferential statistics
Analýza dat, popisná statistika, výběrový soubor, základní soubor, test hypotéz

Způsob realizace výuky

20 % kontaktní výuka, 80 % distančně

Prerekvizity

základy matematiky

Doporučená nebo povinná literatura

J. Anděl: Statistické metody, , 0
Egermayer,F.-Boháč,M.:Statistika pro techniky, SNTL,1984
A. Linczenyi: Inžinierska štatistika, , 0
Bakytová,H.: Základy štatistiky, ALFA, 1975

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

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 .

Jazyk výuky

čeština

Cíl

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.

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

Vypracování samostatné práce

Typ (způsob) výuky

 

Konzultace

13 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

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.

Řízené samostudium

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

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.