Detail předmětu
Zpracování experimentálních dat - ŽP
FCH-BC_ZDZAk. rok: 2022/2023
Základní statistické postupy a mírně pokročilé metody zpracování environmentálně zaměřených experimentálních dat. Principy deskritpivní statistiky a základy multivariační analýzy dat.
Jazyk výuky
čeština
Počet kreditů
3
Garant předmětu
Výsledky učení předmětu
Absolvováním předmětu student získá nové znalosti a zkušenosti v oblastech:
1. Základních statistických postupů analýzy experimentálních dat, základní statistické zpracování výsledků analýz.
2. Metod numerického zpracování jednorozměrných dat, základy deskriptivní statistiky
3. Testování statistických hypotéz
4. Metod konfirmační analýzy (např. intervaly spolehlivosti, regresní analýza ap.) a explorační analýzy (např. shluková analýza, explorační faktorová analýza, metoda hlavních komponent (PCA),
5. Základy vícerozměrné analýzy
6. Praktické použití získaných poznatků při zpracování experimentálních dat z vybraných tématických okruhů v prostředí MS-Excel. popř. Statistica
1. Základních statistických postupů analýzy experimentálních dat, základní statistické zpracování výsledků analýz.
2. Metod numerického zpracování jednorozměrných dat, základy deskriptivní statistiky
3. Testování statistických hypotéz
4. Metod konfirmační analýzy (např. intervaly spolehlivosti, regresní analýza ap.) a explorační analýzy (např. shluková analýza, explorační faktorová analýza, metoda hlavních komponent (PCA),
5. Základy vícerozměrné analýzy
6. Praktické použití získaných poznatků při zpracování experimentálních dat z vybraných tématických okruhů v prostředí MS-Excel. popř. Statistica
Prerekvizity
Základní znalosti matematické statistiky a počtu pravděpodobnosti v rozsahu středoškolského studia, schopnost pracovat v prostředí MS Excel.
Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody
Výuka předmětu je realizována formou: Přednáška - 2 vyučovací hodiny týdně. Vyučujícím a studentům je k dispozici e-learningový systém LMS Moodle.
Způsob a kritéria hodnocení
Úspěšné absolvování zápočtového testu and odevzdání vyhovující seminární práce.
Osnovy výuky
1. Úvod, základní pojmy.
2. Popisné charakteristiky statistických souborů. Míry úrovně: aritmetický průměr, modus, medián, soustava kvantilů. Míry variability: variační rozpětí, rozptyl, směrodatná odchylka, variační koeficient. Míry tvaru - šikmost, špičatost.
3. Základy pravděpodobnosti, rozdělení.
4. Bodový odhad, Intervalový odhad. Testy statistických hypotéz.
5. Regresní analýza. Regresní modely jednoduché závislosti.
6. Korelační analýza. Korelační koeficienty.
7. Základy multivariačních metod (principy): Faktorová analýza (FA), korespondenční analýza (CA), analýza hlavních komponent (PCA).
8. Chyby výsledků. Souhrn aplikace statistických metod v analýze dat.
9. Praktické použití získaných poznatků při zpracování experimentálních dat z vybraných tématických okruhů v prostředí MS-Excel. popř. Statistica.
10. Práce se MS-Excel, SW Statistica - základy
11. Deskriptivní statistika - Excel, SW Statistica
12. Regresní a korelační analýza - Excel, SW Statistica
13. Příklady vícerozměrné analýzy - SW Statistica
2. Popisné charakteristiky statistických souborů. Míry úrovně: aritmetický průměr, modus, medián, soustava kvantilů. Míry variability: variační rozpětí, rozptyl, směrodatná odchylka, variační koeficient. Míry tvaru - šikmost, špičatost.
3. Základy pravděpodobnosti, rozdělení.
4. Bodový odhad, Intervalový odhad. Testy statistických hypotéz.
5. Regresní analýza. Regresní modely jednoduché závislosti.
6. Korelační analýza. Korelační koeficienty.
7. Základy multivariačních metod (principy): Faktorová analýza (FA), korespondenční analýza (CA), analýza hlavních komponent (PCA).
8. Chyby výsledků. Souhrn aplikace statistických metod v analýze dat.
9. Praktické použití získaných poznatků při zpracování experimentálních dat z vybraných tématických okruhů v prostředí MS-Excel. popř. Statistica.
10. Práce se MS-Excel, SW Statistica - základy
11. Deskriptivní statistika - Excel, SW Statistica
12. Regresní a korelační analýza - Excel, SW Statistica
13. Příklady vícerozměrné analýzy - SW Statistica
Učební cíle
Cílem předmětu je prohloubení a doplnění znalostí v oblasti statistiky, metod deskriptivní statistiky, metod statistických analýz (jednorozměrná analýza a mnohorozměrná analýza dat), statistického zpracování experimentálních dat. Seznámení se specifikým zpracováním experimentálních dat v environmentální analýze.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky
Účast na přednáškách je doporučená, ale není kontrolována. Pro studenty kombinované formy jsou organizovány konzultace v rozsahu přednášek pro studenty denní formy studia.
Konzultace jsou poskytovány i studentům denního studia na vyžádání.
Nedílnou součástí výuky i kombinované formě výuky je e-learning výukový kurz rozdělen do bloků, v rámci které jsou studentům k dispozici pro podporu učení, včetně elektronických učebnic, prezentací, přednášek a dalších doplňkových materiálů.
Konzultace jsou poskytovány i studentům denního studia na vyžádání.
Nedílnou součástí výuky i kombinované formě výuky je e-learning výukový kurz rozdělen do bloků, v rámci které jsou studentům k dispozici pro podporu učení, včetně elektronických učebnic, prezentací, přednášek a dalších doplňkových materiálů.
Základní literatura
M. Meloun, J. Militký, Kompendium statistického zpracování dat. Academia 2001, ISBN 80-200-1008-4
Doležalová: Studijní opory.https://www.vutbr.cz/elearning/course (CS)
Hebák,P., Hustopecký, J. et al.:Vícerozměrné statistické metody. Praha: Informatorium, 2004. (CS)
J. Pavlík a kol., Aplikovaná statistika, VŠCHT Praha, 2005, ISBN 80-7080-569-2
Miller J.N., Miller J.C.: Statistics and Chemometrics for Analytical Chemistry. Pearson, Harlow 2005 (CS)
Richard C. Graham: Data Analysis for the Chemical Sciences. VCH Publishers, Inc., New York, 1993, ISBN 1-56081-048-3 (CS)
Doležalová: Studijní opory.https://www.vutbr.cz/elearning/course (CS)
Hebák,P., Hustopecký, J. et al.:Vícerozměrné statistické metody. Praha: Informatorium, 2004. (CS)
J. Pavlík a kol., Aplikovaná statistika, VŠCHT Praha, 2005, ISBN 80-7080-569-2
Miller J.N., Miller J.C.: Statistics and Chemometrics for Analytical Chemistry. Pearson, Harlow 2005 (CS)
Richard C. Graham: Data Analysis for the Chemical Sciences. VCH Publishers, Inc., New York, 1993, ISBN 1-56081-048-3 (CS)
Elearning
eLearning: aktuální otevřený kurz
Zařazení předmětu ve studijních plánech
- Program BPCP_ECHBM bakalářský 3 ročník, letní semestr, povinně volitelný
- Program BKCP_ECHBM bakalářský 3 ročník, letní semestr, povinně volitelný
Typ (způsob) výuky
Elearning
eLearning: aktuální otevřený kurz