Detail předmětu

Matematika II

FSI-9MA2Ak. rok: 2020/2021

Grafická analýza. Stratifikace dat. Grafy mnohorozměrných veličin. Vícerozměrná regresní analýza, Analýza rozptylu, jednoduché třídění, dvojné třídění, interakce. Kategoriální analýza.

Zajišťuje ústav

Výsledky učení předmětu

Studenti získají potřebné znalosti z významných partií teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky, které jim umožní posuzovat a vytvářet stochastické modely technických jevů a procesů založené na těchto metodách.

Prerekvizity

Základy popisné statistiky, teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky.

Doporučená nebo povinná literatura

D. C. Montgomery: Design of experiments, John Wiley & Sons, NY 1991 (EN)

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Předmět je vyučován formou konzultací, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny.

Způsob a kritéria hodnocení

Využití výše jmenovaných statistických metod pro řešení konkrétních úloh. Úlohy se vybírají po domluvě se studentem. Preferuje se oblast studia studenta. Vyřešené, spočítané a vypracované úlohy slouží k ohodnoceni studenta.

Jazyk výuky

čeština, angličtina

Cíl

Seznámení studentů s vyhodnocováním vícerozměrných dat. Zaměřeno hlavně na vícedorměrnou regresní analyze, ANOVU a kategoriální analyze s reálnými aplikacemi v technické praxi.

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

Výuka je formou konzultací.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program D-IME-P doktorský, 1. ročník, zimní semestr, 0 kreditů, doporučený

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

20 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

1. Grafická analýza
2. Stratifikace dat.
3. Grafy mnohorozměrných veličin.
4. Analýza rozptylu.
5. Model s pevnými a náhodnými efekty.
6. Jednoduché třídění.
7. Dvojné třídění.
8. Interakce.
9. Tukeyova metoda.
10. Scheffeho metoda.