Detail předmětu

Aplikovaná statistika a plánování experimentu

FSI-XAP-K Ak. rok: 2019/2020 Zimní semestr

Studenti někdy používají statistiku k tomu, aby popsali výsledky experimentu či pozorování. Tento proces se nazývá analýza dat či popisná statistika. Technici též často používají jiný způsob. Jestliže základní statistický soubor, jenž nás zajímá, nelze z nějakého důvodu vyšetřit popisnou statistikou, pak vyšetříme pouze část tohoto souboru (výběrového statistického souboru) a použijeme statistiky k tomu, abychom odpověděli na otázky o celém základním statistickém souboru. Tento proces se nazývá deduktivní statistika. Deduktivní statistika je hlavní náplní kurzu.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

4

Garant předmětu

doc. RNDr. Zdeněk Karpíšek, CSc.

Zajišťuje ústav

Ústav matematiky

Výsledky učení předmětu

Základní a výběrové statistické soubory, binomické a Poissonovo rozdělení, rozdělení aritmetických průměrů, rozdělení spojité náhodné proměnné, regulační diagramy, intervaly spolehlivosti, testy hypotéz, regresní analýza, plánování experimentu.

Prerekvizity

Základy pravděpodobnosti a statistiky.

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

Písemná a ústní zkouska.

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, každé statistické téma se ihned bude ilustrovat na příkladu.

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

Chybějící účast na výuce lze nahradit písemným testem.

Použití předmětu ve studijních plánech

Program M2I-K: Strojní inženýrství, magisterský navazující
obor M-KSB: Kvalita, spolehlivost a bezpečnost, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Konzultace v kombinovaném studiu

13 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Ing. Josef Bednář, Ph.D.

Osnova

1. Sběr dat.
2. Náhodné a vymezitelné příčiny variability.
3. Normální rozdělení ve strojírenských procesech.
4. Rozdělení aritmetického průměru.
5. Statistické předpoklady pro rúzné typy regulačních diagramů.
6. Intervaly spolehlivosti.
7. Testování hypotéz .
8. Odlehlé hodnoty.
9. Korelace.
10. Lineární regresní model.
11. Faktoriální experiment, ortogonální plány.
12. Plný a zkrácený experiment.
13. Optimalizace pomocí plánovaného experimentu.