• Volba rektora
  • Události
  • Sem patřím
  • Centrum sportovních aktivit VUT v Brně
  • Výzkumná centra

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

Detail předmětu

Analýza inženýrského experimentu

Kód předmětu: FSI-TAI
Akademický rok: 2017/2018
Typ předmětu: povinný
Typ studia: magisterský navazující (druhý cyklus)
Ročník: 1, 2
Semestr: letní
Počet kreditů:
Výsledky učení předmětu:
Studenti získají potřebné znalosti z matematické statistiky, které jim umožní pochopit a aplikovat stochastické modely technických jevů a procesů při řešení technických problémů na PC.
Způsob realizace výuky:
90 % kontaktní výuka, 10 % distančně
Prerekvizity:
Popisná statistika, pravděpodobnost, náhodná veličina, náhodný vektor, náhodný výběr, odhady parametrů, testování hypotéz a regresní analýza.
Korekvizity:
Není specifikováno.
Doporučené volitelné složky programu:
Není specifikováno.
Obsah předmětu (anotace):
Předmět je zaměřen na vybrané partie matematické statistiky pro stochastické modelování inženýrských experimentů: analýza rozptylu (ANOVA), regresní modely, neparametrické metody, vícerozměrné metody, odhady rozdělení pravděpodobnosti. Výpočty budou realizovány pomocí statistického softwaru: Statistica, Minitab a QCExpert.
Doporučená nebo povinná literatura:
Ryan, T. P.: Modern Regression Methods. New York : John Wiley, 2004.
Anděl, J.: Statistické metody. Praha: Matfyzpress, 2003.
Hebák, P. et al: Vícerozměrné statistické metody 1, 2, 3. Praha : Informatorium, 2004.
Montgomery, D. C. - Renger, G.: Applied Statistics and Probability for Engineers. New York: John Wiley & Sons, 2003.
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, 1994.
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:
Podmínky udělení zápočtu: aktivní účast ve cvičeních, zvládnutí celé látky, vypracování a vypracování semestrální práce. Zkouška (písemná forma): praktická část (3 příklady). teoretická část (3 otázky); hodnocení podle ECTS.
Jazyk výuky:
čeština
Pracovní stáže:
Není specifikováno.
Osnovy výuky:
Není specifikováno.
Cíl:
Seznámení studentů oborů Matematické inženýrství a Fyzikální inženýrství s důležitými vybranými metodami matematické statistiky pro řešení technických úloh.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky:
Cvičení je kontrolované a o náhradě zameškané výuky rozhoduje učitel cvičení.

Typ (způsob) výuky:

Přednáška: 26 hod., nepovinná
Vyučující / Lektor: doc. RNDr. Zdeněk Karpíšek, CSc.
Osnova: 1.Analýza rozptylu s jedním třídícím znakem.
2.Analýza rozptylu se dvěma třídícími znaky.
3.Identifikace regresního modelu.
4.Nelineární regresní analýza.
5.Regresní diagnostika.
6.Neparametrické metody.
7.Korelační analýza.
8.Hlavní komponenty.
9.Faktorová analýza.
10.Shluková analýza.
11.Odhady spojitých rozdělení pravděpodobnosti.
12.Odhady diskrétních rozdělení pravděpodobnosti.
13.Stochastické modelování inženýrských problémů.
Cvičení s poč. podporou: 13 hod., povinná
Vyučující / Lektor: doc. RNDr. Zdeněk Karpíšek, CSc.
Osnova: 1.Profesionální statistický software pro PC.
2.Analýza rozptylu s jedním třídícím znakem.
3.Analýza rozptylu se dvěma třídícími znaky.
4.Identifikace regresního modelu. Zadání semestrální práce.
5.Nelineární regresní analýza.
6.Regresní diagnostika.
7.Neparametrické metody.
8.Korelační analýza.
9.Hlavní komponenty a faktorová analýza.
10.Shluková analýza.
11.Odhady rozdělení pravděpodobnosti.
12.Prezentace semestrálních prací I.
13.Prezentace semestrálních prací II.

Zařazení předmětu ve studijních programech