Seznámit studenty se základními principy navrhování experimentů.

The aim is to produce students that are able to design experiments.

Podmínky pro získání zápočtu: účast na cvičení a průběžné řešení zadaných úkolů. Charakter zápočtu neumožňuje jeho opakování. Získání zápočtu je nutná podmínka pro účast na zkoušce.

Prerequisites for obtaining the credit (zápočet): participation in the exercises and continuous solving of assigned problems. The nature of the credit does not allow it to be repeated. Acquiring credit is a prerequisite for attending the exam.

Likeš: Navrhování průmyslových experimentů, SNTL 1969.

Neter, Kutner, Nachtsheim, Wasserman: Applied linear statistical models, IRWIN 1996.

Milliken, Johnson: Analysis of messy data: designed experiments. Vol. 1. CRC Press 2009.

Pázman: Základy optimalizácie experimentu, Veda 1980

Pázman, Mikulecká, Raffaj, Tokošová: Riešené situácie z navrhovania experimentov, Alfa 1986.

Pinheiro, Bates: Mixed effects models in S and S-PLUS, Springer 2000.

Zvára: Regrese, Matfyzpress 2008.

Přednáška+cvičení.

Lecture+exercises.

Požadavky u ústní zkoušky odpovídají sylabu předmětu v rozsahu, který byl prezentován na přednášce.

Requirements for the oral exam correspond to the syllabus of the subject in the scope that was presented at the lecture.

Plánování rozsahu výběru. Úplné a neúplné náhodné bloky, latinské čtverce, hierarchické uspořádání experimentu. Faktoriální experimenty. Plánování regresních experimentů.

Planning of sample sizes. Randomized block designs, nested designs, latin square experiments. Factorial designs. Optimality criteria for linear regression models.

dobrá znalost lineární regrese a smíšených modelů

good knowledge of linear regression and mixed models