|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KMMCS / AEAM3
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KMMCS
/
AEAM3
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Experimental Analysis, Measurement Metho
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Název dlouhý
|
Experimental Analysis, Measurement Methods
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
0
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
26
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Vyučovací jazyk
|
Angličtina
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
1 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Minimum (B + C) studentů
|
nestanoveno
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Angličtina
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
S|N |
Periodicita |
každý rok
|
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
S|N |
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):
|
-
|
Požadavky na studenta
|
Student by měl mít zájem seznámit se s metodami pro experimentální analýzu.
|
Obsah
|
Úvod, cíle a etapy experimentálního zkoumání. Kolísání a chyby naměřených hodnot, cesty k jejich eliminaci. Základy statistických metod. Vyhodnocování měření. Charakteristiky souboru naměřených hodnot, intervaly spolehlivosti. Stanovení vhodného rozsahu měření a počtu pokusů, přístup DOE (navrhování experimentů). Posuzování vztahů mezi sledovanými veličinami (korelace, regrese), určování parametrů v regresních funkcích. Teorie podobnosti a rozměrová analýza. Simulační pravděpodobnostní metody (Monte Carlo, LHS - Latin Hypercube Sampling). Experimentální nalezení extrému určité závislosti. Citlivostní analýza.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
-
Doporučená:
prof,Ing. Jaroslav Menčík,CSc. Úvod do experimentální analýzy. Univerzita Pardubice, 2017. Volně dostupné na: http://dspace.upce.cz/handle/10195/66960 . Zde jsou uvedeny i četné další prameny..
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Účast na výuce
|
26
|
Celkem
|
26
|
|
Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu |
Student by měl mít znalosti matematiky z prvých dvou semestrů vysoké školy. |
Získané způsobilosti |
- |
Vyučovací metody |
- Monologická (výklad, přednáška, instruktáž)
|
Hodnotící metody |
|
|
|
|