Detail předmětu
Statistické metody ve strojírenství
FSI-PST Ak. rok: 2019/2020 Letní semestr
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.
Jazyk výuky
čeština
Počet kreditů
4
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Výsledky učení předmětu
Data analysis, descriptive statistics, sample, population, inferential statistics
Analýza dat, popisná statistika, výběrový soubor, základní soubor, test hypotéz
Prerekvizity
základy matematiky
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 .
Učební cíle
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
Použití předmětu ve studijních plánech
Program B3A-P: Aplikované vědy v inženýrství, bakalářský
obor B-MAI: Matematické inženýrství, volitelný (nepovinný)
Program B3S-P: Strojírenství, bakalářský
obor B-STI: Základy strojního inženýrství, volitelný (nepovinný)
Program M2I-P: Strojní inženýrství, magisterský navazující
obor M-SLE: Slévárenská technologie, povinně volitelný
Program M2I-P: Strojní inženýrství, magisterský navazující
obor M-STM: Strojírenská technologie a průmyslový management, povinný
Typ (způsob) výuky
Přednáška
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.
Cvičení s počítačovou podporou
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.