• Sem patřím
  • Centrum sportovních aktivit VUT v Brně
  • Výzkumná centra
  • Zvut.cz

  • Pravděpodobně máte vypnutý JavaScript. Některé funkce portálu nebudou funkční.

Detail předmětu

Statistické metody ve strojírenství

Kód předmětu: FSI-PST-K
Akademický rok: 2016/2017
Typ předmětu: povinný
Typ studia: magisterský navazující (druhý cyklus)
Ročník: 1
Semestr: letní
Počet kreditů:
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
Korekvizity:
Není specifikováno.
Doporučené volitelné složky programu:
Není specifikováno.
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.
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
Pracovní stáže:
Není specifikováno.
Osnovy výuky:
Není specifikováno.
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: Ing. Josef Bednář, Ph.D.
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: Ing. Josef Bednář, Ph.D.
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.

Zařazení předmětu ve studijních programech

30.04.2017 14:56:25
php 0.12s, sql 0.06s
shreck1, cdbx1