Statistika pro techniky

Studijní plán: Aplikovaná informatika - kombinovaná forma, platný pro studenty, kteří započali studium od ZS 2015/2016

PředmětStatistika pro techniky (xSTT-1)
GarantujeKatedra matematiky (KM)
GarantRNDr. Ing. Martina Zámková, Ph.D. ( jarosovm@vspj.cz )
JazykČesky
Počet kreditů4
Prezenční studium
Přednáška1 h
Cvičení2 h
Kombinované studium
Tutoriál / přednáška4 h
Cvičení4 h
Studijní plán Typ Sem. Kred. Ukon.
Aplikovaná informatika - kombinovaná forma, platný pro studenty, kteří započali studium od ZS 2015/2016 P 3 4 kr. Z,ZK
Aplikovaná informatika - platný pro studenty, kteří započali studium od ZS 2013/2014 P 3 4 kr. Z,ZK
Aplikovaná technika pro průmyslovou praxi - kombinovaná forma, platný pro studenty, kteří započali studium od ZS 2018/2019 PV 3 5 kr. Z,ZK
Aplikovaná technika pro průmyslovou praxi - kombinovaná forma, platný pro studenty, kteří započali studium od ZS 2020/2021 PV 3 5 kr. Z,ZK
Aplikovaná technika pro průmyslovou praxi - platný pro studenty, kteří započali studium od ZS 2016/2017 PV 3 4 kr. Z,ZK
Aplikovaná technika pro průmyslovou praxi - platný pro studenty, kteří započali studium od ZS 2019/2020 PV 3 5 kr. Z,ZK
Aplikovaná technika pro průmyslovou praxi - platný pro studenty, kteří započali studium od ZS 2020/2021 PV 3 5 kr. Z,ZK
Aplikované strojírenství - kombinovaná forma, platný pro studenty, kteří započali studium od ZS 2020/2021 PV 3 5 kr. Z,ZK
Aplikované strojírenství - platný pro studenty, kteří započali studium od ZS 2020/2021 PV 3 5 kr. Z,ZK
Počítačové systémy - kombinovaná forma, platný pro studenty, kteří započali studium od ZS 2013/2014 P 3 4 kr. Z,ZK
Počítačové systémy - platný pro studenty, kteří započali studium od ZS 2013/2014 P 3 4 kr. Z,ZK

Sylabus

  • Datový soubor, měření a typy veličin, možné problémy. Statistické výpočetní systémy
  • Bodové a intervalové třídění datového souboru, významné hodnoty a jejich určování z dat
  • Měření úrovně a variability datového souboru (momenty a momentové charakteristiky)
  • Chyby a nejistoty měření, průzkumová analýza, odlehlé hodnoty
  • Náhodné jevy a pravděpodobnosti, opakované pokusy
  • Diskrétní náhodné veličiny, spojité náhodné veličiny a jejich důležitá rozdělení
  • Normální rozdělení spojité náhodné veličiny
  • Náhodný výběr, statistiky, bodový odhad
  • Intervalový odhad založený na normalitě
  • Testování hypotéz založené na normalitě
  • Metoda nejmenších čtverců, měření stochastické závislosti svou veličin

Doporučená literatura

  • MINAŘÍK, B. Statistické minimum pro studenty bakalářského studia na technických oborech. Jihlava: Vysoký škola polytechnická, 2014. ISBN 978-80-88064-03-9
  • KOŽÍŠEK, J., STIEBEROVÁ, B. Statistika v příkladech. Praktické aplikace řešené v MS Excel. Praha: Verlag Dashofer, 2012, 287 s., ISBN 978-80-86897-48-6
  • ŠPALEK, J. Aplikovaná statistika I. Brno: Masarykova univerzita, 2004. ISBN 80-210-3412-2
  • ŠPALEK, J. Aplikovaná statistika II. Brno: Masarykova univerzita, 2004. ISBN 80-210-3413-0

Anotace

Cílem tohoto kurzu je seznámit studenty se základními statistickými pojmy a postupy při zpracování a analýze empirických dat v oboru elektrotechniky a informatiky. Ve druhé části předmětu jde pak o pochopení základních pojmů pravděpodobnosti a principů práce s diskrétními a spojitými náhodnými veličinami s důrazem na prakticky v daném oboru využívaná rozdělení, především na normální rozdělení pravděpodobnosti spojité náhodné veličiny. Poslední částí jsou elementy matematické statistiky, práce s náhodným výběrem a základní úlohy statistické indukce (odhady, testy hypotéz) o středních hodnotách normálního a alternativního rozdělení.


Znalosti: Student chápe a ovládá základní principy popisné statistiky — vznik datového souboru jako výsledek měření, třídění datového souboru a určování jeho významných hodnot.  Rozumí základním statistickým vlastnostem datového souboru a ovládá principy jejich měření pomocí souhrnných charakteristik (měření úrovně, variability a rámcově i dalších vlastností, s důrazem na charakteristiky založené na momentech). Student umí pracovat s rozděleními pravděpodobnosti vybraných rozdělení diskrétních a spojitých náhodných veličin. Student chápe a ovládá základní principy statistické indukce (bodový a intervalový odhad, testování hypotéz) založené na normalitě náhodných veličin. Je schopen samostatné interpretace příslušných charakteristik. Chápe princip metody nejmenších čtverců a její uplatnění při měření stochastických závislostí.


Dovednosti: Student umí provést bodové nebo intervalové třídění číselných dat, prezentovat ho tabulkou i graficky a určit významné hodnoty datového souboru.  Student umí vypočítat souhrnné charakteristiky souboru  tříděných i netříděných dat a získané výsledky interpretovat. Student umí nakreslit grafy pravděpodobnostních a distribučních funkcí, resp. hustot několika základních rozdělení pravděpodobnosti diskrétních a spojitých veličin a určit jejich charakteristiky polohy a variability.  Student umí řešit úlohy s normálním rozdělením pravděpodobnosti.  Student umí konstruovat bodové a intervalové odhady neznámých parametrů rozdělení založené na normalitě. Student umí řešit a interpretovat výsledky několika základních testů hypotéz o parametrech rozdělení založené na normalitě testových kritérií. Umí naměřené hodnoty proložit regresní čarou a interpretovat získané výsledky. Student umí pracovat a řešit úlohy ve statistických výpočetních systémech a interpretovat získané výsledky.


Obecné způsobilosti:  Student je orientován v oblasti základů popisné a matematické statistiky. Chápe význam pravděpodobnosti, principu praktické jistoty a pojmu rizika. Znalosti pravděpodobnosti náhodných jevů a veličin je schopen aplikovat na jednoduché případy statistické indukce založené na normalitě rozdělení příslušných náhodných veličin. Je schopen měřit průběh a intenzitu stochastických závislostí. Je schopen své znalosti vhodně uplatnit v ostatních předmětech svého studijního oboru a při zpracování bakalářské práce.

^ nahoru ^

Pracuji, vyčkejte prosím