|
Vyučující
|
|
|
|
Obsah předmětu
|
1. Základní pojmy matematické statistiky. 2. Základy bodového odhadu. 3. Základy intervalového odhadu. Testování statistických hypotéz. 4. Průzkumová analýza jednorozměrných dat. Analýza rozptylu. 5. Korelační analýza. 6. Lineární regresní analýza. 7. Nelineární regresní analýza (jednorozměrné optimalizační metody, vícerozměrné optimalizační metody komparativní). 8. Nelineární regresní analýza (vícerozměrné optimalizační metody derivační). 9. Vícerozměrná náhodná veličina. 10. Kalibrace. 11. Vícerozměrná statistická analýza - klasifikační metody (diskriminační analýza, metody shlukové analýzy aglomerativní a divizní). 12. Vícerozměrná statistická analýza - metody s latentními proměnnými (metoda hlavních komponent PCA, faktorová analýza FA, metoda konjugovaných odchylek CDA, metoda modelování latentních proměnných ModLaV, kanonická korelace CC, metoda projekce latentních struktur PLS). 13. Komplexní aplikace chemometrických metod
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
|
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Metody samostatných akcí
|
|
Výstupy z učení
|
Cílem předmětu je osvojení si znalostí matematicko-statistických metod využívaných při zpracování a analýze experimentálních dat získaných z experimentů prováděných v chemické praxi. Diskutované chemometrické metody nabízejí cenné služby pro extrakci maxima relevantních informací obsažených v naměřených datech. Důraz je kladen na pochopení jednotlivých metod a jejich aplikace umožnují lépe koncipovat experiment, formulovat problém a s použitím načerpaných znalostí, dostupné literatury a počítačové techniky tento problém odborně řešit.
Po absolvování předmětu je posluchač schopen orientace v jednotlivých používaných matematicko-statistických metodách a zejména v možnostech a způsobech jejich aplikací. Pro zpracování daného problému je odborně připraven zvolit vhodnou metodu, setřídit a zpracovat vstupní data a po jejich zpracování pak interpretovat a analyzovat zjevné ev. skryté zákonitosti v datech obsažené. Na základě toho je potom zpětně schopen lépe koncipovat či optimalizovat vybranou část chemického experimentu nebo výrobního procesu.
|
|
Předpoklady
|
Fundamentální znalosti z matematiky a základních oborů chemie v rozsahu výuky bakalářského studia
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Ústní zkouška
Pochopení a aktivní znalost učiva v rozsahu sylabu. Základní ovládání práce na PC. Procvičování práce se statistickým software.
|
|
Doporučená literatura
|
-
MELOUN M, MILITKÝ J. Kompendium statistického zpracování dat. 3. vyd. Praha: Karolinum, 2012.
-
Meloun, Milan. Statistická analýza vícerozměrných dat v příkladech. Praha: Academia, 2012. ISBN 978-80-200-2071-0.
-
Pytela, Oldřich. Chemometrie pro organické chemiky. Pardubice. 2011.
|