Vyučující
|
-
Ponížil Petr, prof. RNDr. Ph.D.
|
Obsah předmětu
|
- Generátory pseudonáhodných čísel s rovnoměrným a normálním rozdělením. - Chování náhodných veličin. - Popisná statistika. - Formulace statistických hypotéz a jejich testování. - Testování a interpretace závislostí mezi veličinami (korelační analýza, regresní analýza, metoda nejmenších čtverců, Fourierova analýza).
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Metody práce s textem (učebnicí, knihou), Individuální práce studentů
- Příprava na zkoušku
- 50 hodin za semestr
|
Předpoklady |
---|
Odborné znalosti |
---|
Znalosti matematiky a fyziky. |
Znalosti matematiky a fyziky. |
Výsledky učení |
---|
otestovat statistickou hypotézu |
otestovat statistickou hypotézu |
vysvětlit lineární regresní modely |
vysvětlit lineární regresní modely |
vysvětlit nelineární regresní modely |
vysvětlit nelineární regresní modely |
definovat jedno a dvoufaktorovou ANOVA |
definovat jedno a dvoufaktorovou ANOVA |
navrhnout vhodné neparametrické testy |
navrhnout vhodné neparametrické testy |
Odborné dovednosti |
---|
využít základní i pokročilejší statistické metody při zpracování experimentálních dat |
využít základní i pokročilejší statistické metody při zpracování experimentálních dat |
provést testování statistických hypotéz |
provést testování statistických hypotéz |
vypočítat parametry regresních modelů a otestovat je |
vypočítat parametry regresních modelů a otestovat je |
analyzovat jedno a dvoufaktorovou ANOVA |
analyzovat jedno a dvoufaktorovou ANOVA |
otestovat data s využitím neparametrických testů |
otestovat data s využitím neparametrických testů |
Vyučovací metody |
---|
Odborné znalosti |
---|
Individuální práce studentů |
Individuální práce studentů |
Metody práce s textem (učebnicí, knihou) |
Metody práce s textem (učebnicí, knihou) |
Odborné dovednosti |
---|
Individuální práce studentů |
Individuální práce studentů |
Praktické procvičování |
Praktické procvičování |
Hodnotící metody |
---|
Odborné znalosti |
---|
Ústní zkouška |
Ústní zkouška |
Doporučená literatura
|
-
DAS, N.C. Experimental Designs in Data Science with Least Resources. Shroff Publishers, 2018. ISBN 978-9352136889.
-
Devore, Jay L. Probability and statistics for engineering and the sciences. 6th ed. Belmont, CA : Thomson-Brooks/Cole, 2004. ISBN 534399339.
-
FREEDMAN, D., PISANI, R., PURVES, R. Statistics. W.W. Norton & Company, 2007. ISBN 0393930432.
-
Hogg, Robert V. Introduction to mathematical statistics. 6th ed. Upper Saddle River, NJ ; London : Pearson Prentice Hall, 2005. ISBN 130085073.
-
Jiří Neubauer, Marek Sedlačík, Oldřich Kříž. Základy statisticky. Aplikace v technických a ekonomických oborech. Praha, 2012. ISBN 978-80-247-4273-1.
-
MELOUN, M., MILITKÝ, J. Statistické zpracování experimentálních dat. Praha: Plus, 1995.
-
MERRIN, J. Introduction to Error Analysis: The Science of Measurements, Uncertainties, and Data Analysis. CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017. ISBN 978-1975906658.
-
MONTGOMERY, D. C., RUNGER, G. C. Applied statistics and Probability for Engineers. New York : Wiley, 1994. ISBN 0471540412.
-
NATRELLA, M.G. Experimental Statistics. Mineola, New York: Dover Publications, 2005. ISBN 9780486154558.
-
Orvis, W.J. Excel pro vědce a inženýry. Computer Press, 1996.
-
RASCH, D., SCHOTT, D. Mathematical Statistics. Hoboken: Wiley, 2018. ISBN 978-1-119-38528-8.
-
Rogers, L. and D. Willoughby. Numbers: Data and Statistics for Non-specialists.. London: Harper Collins, 2013. ISBN 978-0007507153.
-
ROSS, S.M. Introductory Statistics. 4th Ed. Amsterdam: Elsevier/AP, 2017. ISBN 978-0-12-804317-2.
-
UTTS, J.M., HECKARD, R.F. Mind on Statistics. 5th Ed. Stamford: Cengage Learning, 2015. ISBN 978-1-285-46318.
|