Analytical problems and errors. Probability theory. Errors in classical analysis. Propagation of errors. Basic data distributions. Significance one- and two-tailed testing. Hypothesis testing. Errors in instrumental methods. Least squares regression and correlation. Calibration and fitting methods. Non-parametric testing. Quality control. Sampling. Experimental design. Multivariate statistical problems. The lecture is taught in English for Erasmus students.
Last update: Nesměrák Karel, doc. RNDr., Ph.D. (05.06.2014)
Problematika analýzy a jejích chyb. Základy teorie pravděpodobnosti. Chyby klasických analytických metod. Zákon šíření chyb. Základní rozdělení pravděpodobnosti. Jednosměrné a dvousměrné testování hypotéz. Chyby instrumentálních analytických metod. Regrese metodou nejmenších čtverců. Korelace. Kalibrační metody a prokládání experimentálních závislostí. Neparametrické testy. Kontrola kvality. Vzorkování. Experimentální design. Multivariantní statistické problémy.
Last update: OPEKAR (11.02.2003)
Literature -
1.Eckschlager K., Zima J., Císařová I.: Chemometrie, PřF UK Praha 1994.
2. Miller J.C., Miller J.N.: Statistics for Analytical Chemistry, Ellis Horwood, New York 1993.
3. Meloun M., Militký J: Statistické zpracování experimentálních dat, PLUS, Praha 1994.
4. Vláčil F. a kol.: Příklady z chemické a instrumentální analýzy, kap. 26, str. 365, Informatorium, Praha 1994.
5. Funk W., Dammann V., Donnevert G.: Quality Assurance in Analytical Chemistry, VCH, Weinheim 1995.
Last update: Nesměrák Karel, doc. RNDr., Ph.D. (28.10.2019)
1.Eckschlager K., Zima J., Císařová I.: Chemometrie, PřF UK Praha 1994.
2. Miller J.C., Miller J.N.: Statistics for Analytical Chemistry, Ellis Horwood, New York 1993.
3. Meloun M., Militký J: Statistické zpracování experimentálních dat, PLUS, Praha 1994.
4. Vláčil F. a kol.: Příklady z chemické a instrumentální analýzy, kap. 26, str. 365, Informatorium, Praha 1994.
5. Funk W., Dammann V., Donnevert G.: Quality Assurance in Analytical Chemistry, VCH, Weinheim 1995.
Elektronické podklady jsou frekventantům kurzu zasílány mailem.
Last update: Zima Jiří, prof. RNDr., CSc. (12.09.2014)
Requirements to the exam -
The exam consists of two parts, the first part is written, where the examples are counted and the written part is followed by an oral part.
Last update: Nesměrák Karel, doc. RNDr., Ph.D. (28.10.2019)
Zkouška se skládá ze dvou částí, prvá část je písemná, kdy jsou počítány příklady a po písemné části vzápětí následuje část ústní.
Last update: Zima Jiří, prof. RNDr., CSc. (09.11.2011)
Syllabus -
The lecture deals with basic chemometric terms, principles and approaches. It covers the methodology of chemical analyses and errors in both classical analytical methods and modern instrumental methods. It is divided in several chapters covering comments on calculation methods and practices, errors in classical analysis - statistics of repeated measurements, distribution and propagation of errors, presentation of results. It deals with significance tests, including one-tailed and two-tailed tests, ANOVA calculations, testing for normality of distribution, quality control ad sampling. Regression and correlation in instrumental analysis is discussed, curve fitting, the use of non-parametric and robust methods is also discussed. Finally, experimental design and optimization and pattern recognition are discussed. The lecture includes also practical solving of problems using statistical software ADSTAT.
Last update: OPEKAR (11.02.2003)
Cyklus přednášek pokrývá základní chemometrické pojmy a operace, problematiku chemických analýz a jejich chyb, a to jak u klasických analytických metod, tak i moderních instrumenmtálních metod. Dále je věnována pozornost rozdělení chyb, zákonu šíření chyb, základům teorie pravděpodobnosti, základním rozdělením spojitých i nespojitých dat, jednosměrným a dvousměrným testům hypotéz, neparamatrickým a parametrickým testům. U instrumentálních metod je věnována pozornost konstrukci kalibračních modelů, způsobům určování mezí detekce a mezí stanovitelnosti instrumentálních metod, korelacím mezi různými proměnnými. Dále je věnována pozornost využití chemometrie při kontrole kvality analytického postupu a vzorkování. Přednáška obsahuje i úvod do řešení multivariantních statistických problémů. Součástí přednášky je i praktické řešení chemometrických problémů pomocí statistického programu ADSTAT.
Last update: OPEKAR (11.02.2003)
Learning outcomes -
Students
- obtain relevant information from experiments,
- quantifie, statistically process and present qualitative results of measurements,
- select and apply optimal experimental strategies,
- characterize the properties of common distributions of random variables,
- apply statistical hypothesis testing,
- perform and evaluate the results of interleaving curves with experimental dependencies,
- explain multivariate data analysis and similarities between objects,
- calculate basic statistical examples.
Last update: Zima Jiří, prof. RNDr., CSc. (10.01.2025)
Studující
- získá relevantní informacenz experimentů,
- kvantifikuje, statisticky zpracuje a prezentuje kvalitativní výsledky měření,
- zvolí a aplikuje optimální experimentální strategie,
- charakterizuje vlastnosti běžných rozdělení náhodných veličin,
- aplikuje testování statistických hypotéz,
- provede a zhodnotí výsledky prokládání křivek experimentálními závislostmi,
- vysvětlí vícerozměrné analýzy dat a podobnosti mezi objekty,
- spočítá základní statistické příklady.
Last update: Zima Jiří, prof. RNDr., CSc. (10.01.2025)
