Detail předmětu

Statistické metody ve strojírenství

FSI-PSTAk. rok: 2023/2024

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

doc. RNDr. Libor Žák, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav matematiky (ÚM)

Vstupní znalosti

základy matematiky

Pravidla hodnocení a ukončení předmětu

Řádná docházka do cvičení .
Vypracování samostatné práce

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.
Data analysis, descriptive statistics, sample, population, inferential statistics
Analýza dat, popisná statistika, výběrový soubor, základní soubor, test hypotéz

Základní literatura

Egermayer,F.-Boháč,M.:Statistika pro techniky, SNTL,1984
Bakytová,H.: Základy štatistiky, ALFA, 1975
Montgomery, D.C.: Introduction to Statistical Quality Control, John Wiley&Sons, Inc., 2001

Doporučená literatura

J. Anděl: Statistické metody, , 0
A. Linczenyi: Inžinierska štatistika, , 0

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program B-MAI-P bakalářský, 3. ročník, letní semestr, volitelný
  • Program B-VTE-P bakalářský, 3. ročník, letní semestr, volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. RNDr. Libor Žák, Ph.D.

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

doc. RNDr. Libor Žák, Ph.D.

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.