|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
UOCHT / C107
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
UOCHT
/
C107
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Statistické zpracování experimentál. dat
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Název dlouhý
|
Statistické zpracování experimentálních dat
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
4
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
2
[HOD/TYD]
Seminář
2
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
8 / -
|
1 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
nestanoveno
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
A|B|C|D|E|F |
Periodicita |
každý rok
|
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ano
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
A|B|C|D|E|F |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
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.
|
Požadavky na studenta
|
Pochopení a aktivní znalost učiva v rozsahu sylabu. Základní ovládání práce na PC. Procvičování práce se statistickým software
|
Obsah
|
Základní pojmy matematické statistiky. Základy bodového odhadu. Základy intervalového odhadu. Testování statistických hypotéz. Průzkumová analýza jednorozměrných dat. Analýza rozptylu. Korelační analýza. Lineární regresní analýza. Nelineární regresní analýza (jednorozměrné optimalizační metody, vícerozměrné optimalizační metody komparativní a derivační). Vícerozměrná náhodná veličina. 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). Vícerozměrná statistická analýza - klasifikační metody (diskriminační analýza, metody shlukové analýzy aglomerativní a divizní). Kalibrace.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
-
Doporučená:
Pytela O.:. Chemometrie pro organické chemiky. Skriptum. Univerzita Pardubice 2003..
-
Doporučená:
Meloun M., Militký J.:. Kompendium statistického zpracování dat. Academia, Praha 2002..
-
Doporučená:
Exner O.:. Korelační vztahy v organické chemii. SNTL. Praha 1981..
-
Doporučená:
Meloun M., Militký J.:. Statistické zpracování experimentálních dat. Sbírka úloh. Univerzita Pardubice 1996..
|
Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu |
Fundamentální znalosti z matematiky a základních oborů chemie v rozsahu výuky bakalářského studia |
Získané způsobilosti |
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. |
Vyučovací metody |
- Monologická (výklad, přednáška, instruktáž)
- Metody samostatných akcí
|
Hodnotící metody |
|
|
|
|