Detail předmětu
Statistická analýza
FSI-9STA-A Ak. rok: 2023/2024 Zimní semestr
Předmět je určen pro studenty doktorského studia a je zaměřen na moderní metody statistické analýzy (náhodný výběr a jeho realizace, fitování rozdělení a odhady jejich parametrů, testování statistických hypotéz, regresní analýza) pro zpracování statistických souborů získaných při realizaci a vyhodnocování experimentů v rámci vědeckovýzkumné práce studentů.
Jazyk výuky
angličtina
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Výsledky učení předmětu
Studenti získají hlubší znalosti z metod matematické statistiky, které jim umožní aplikovat stochastické modely technických jevů a procesů pomocí výpočtů na PC.
Prerekvizity
Základy teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky.
Vstupní znalosti
Základy teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky.
Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody
Předmět je vyučován formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny.
Způsob a kritéria hodnocení
Zkouška je formou předneseného referátu z vybrané oblasti statistických metod anebo vypracováním písemné práce zaměřené na řešení konkrétních úloh.
Pravidla hodnocení a ukončení předmětu
Zkouška je formou předneseného referátu z vybrané oblasti statistických metod anebo vypracováním písemné práce zaměřené na řešení konkrétních úloh.
Účast na přednášce není povinná, ale doporučuje se.
Učební cíle
Cílem předmětu je formování stochastického způsobu myšlení studentů a jejich seznámení s moderními metodami matematické statistiky a možnostmi využití profesionálního statistického softwaru ve výzkumu.
Studenti získají hlubší znalosti z metod matematické statistiky, které jim umožní aplikovat stochastické modely technických jevů a procesů pomocí výpočtů na PC.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky
Účast na přednášce není povinná, ale doporučuje se.
Typ (způsob) výuky
Přednáška
20 hod., nepovinná
Osnova
Rozdělení pravděpodobnosti pro modelování technických jevů a procesů.
Průzkumová analýza pro zpracování statistických souborů.
Náhodný výběr – model a vlastnosti.
Metody fitování rozdělení pravděpodobnosti.
Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti.
Testování statistických hypotéz o rozděleních.
Testování statistických hypotéz o parametrech.
Úvod do analýzy rozptylu, neparametrické testy.
Základy lineární regresní analýzy.
Statistický software – vlastnosti a možnosti použití.