PředmětyPředměty(verze: 861)
Předmět, akademický rok 2019/2020
  
Zpracování dat v geologii - MS710P15
Anglický název: Data Processing in Geology
Český název: Zpracování dat v geologii
Zajišťuje: Ústav aplikací matematiky a výpočetní techniky (31-710)
Fakulta: Přírodovědecká fakulta
Platnost: od 2019
Semestr: letní
E-Kredity: 5
Způsob provedení zkoušky: letní s.:
Rozsah, examinace: letní s.:2/2 Z+Zk [hodiny/týden]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Garant: prof. RNDr. Josef Ježek, CSc.
Vyučující: prof. RNDr. Josef Ježek, CSc.
Anotace -
Poslední úprava: prof. RNDr. Josef Ježek, CSc. (25.05.2015)
Posluchači získají přehled o metodách zpracování dat používaných v geovědách a na jednoduchých příkladech se naučí je aplikovat za pomoci osobního počítače.
Literatura
Poslední úprava: prof. RNDr. Josef Ježek, CSc. (04.04.2012)

Anděl, J., Matematická statistika. SNTL, 1985.

Armstrong, M., Basic linear geostatistics. Springer-Verlag, 1998.

Borradaile, G., Statistics of Earth Science Data. Springer-Verlag, 2003.

Davis, J.C., Statistics and data analysis in geology. John Wiley & Sons, 1973.

Fisher, N.I., Lewis, T., Embleton, B.I.J., Statistical analysis of spherical data. Cambridge Univ. Press, 1993.

Ježek, J., Zpracování dat v geologii (pdf).

Mesko, A., Digital filtering: Applications in geophysical exploration for oil. Akademiai Kiado, 1984.

Reyment, R., Joreskog, K.G., Applied factor analysis in the natural science. Cambridge Univ. Press, 1993.

Rock, N.S., Numerical Geology. Springer-Verlag, 1988.

Sattran, V., Soukup, B., Použití matematických metod v geologii. ÚUG, 1973.

Rajlich, P. Analýza orientovaných dat v geologii. ÚUG, 1980.

Watson, D.F., Contouring. A guide to the analysis and display of spatial data. Pergamon Press, 1992.

Zvára, K., Biostatistika. Karolinum, Praha 1998, 2003.

Požadavky ke zkoušce
Poslední úprava: prof. RNDr. Josef Ježek, CSc. (04.04.2012)

Požadavky k zápočtu:

Účast na cvičení a osvojení příslušných praktických dovedností, zejména aplikace probíraných metod na počítači.

Zápočtový test může být proveden zvlášť nebo spojen se zkouškou. Sestává z několika konkrétních úkolů splněných za pomoci počítače.

Požadavky ke zkoušce:

Splnění minimálního bodového limitu v písemném testu plus zodpovězení kontrolních otázek, které se týkají přímo testu nebo probrané látky.

Sylabus
Poslední úprava: prof. RNDr. Josef Ježek, CSc. (04.04.2012)

1) -3) Popis a analýza dat prostřednictvím charakteristik, tabulek a grafů.

Data, jejich základní typy. Tabulka četností, histogram, krabicový graf. Unimodální a vícemodální, symetrické a sešikmené rozdělení. Charakteristiky polohy, variability a sešikmení. Standardizace. Popis vztahu dvou a více proměnných. Kovariance, korelační koeficient, koeficient pořadové korelace. Prokládání křivek a ploch. Lokální a globální metody interpolace. Lineární a polynomická interpolace, spline. Metoda nejmenších čtverců.

4) Základy pravděpodobnosti a matematické statistiky.

Náhodný jev, náhodná veličina. Pravděpodobnostní funkce, hustota pravděpodobnosti, distribuční funkce. Kvantily. Střední hodnota, rozptyl a směrodatná odchylka náhodné veličiny. Kovariance. Náhodný výběr, výběrové charakteristiky.

5) Rozdělení náhodných veličin.

Binomické a Poissonovo rozdělení. Normální rozdělení a jeho význam pro teorii matematické statistiky a pro přírodní vědy. Lognormální rozdělení. Rozdělení odvozená od normálního (t, chí-kvadrát, F). Dvojrozměrné normální rozdělení. Souvislost korelace a statistické závislosti náhodných veličin.

6) Intervaly spolehlivosti a testování hypotéz.

Bodový x intervalový odhad. Rozdělení výběrových průměrů. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu. Směrodatná chyba. Výpočet chyby odhadu odvozených veličin. Princip testování hypotéz, souvislost s intervaly spolehlivosti. Testovací statistika, kritická hodnota a obor, hladina významnosti, p-hodnota. Jednovýběrový, dvouvýběrový a párový t-test, test shody rozptylů. Znaménkový test. Testování normality. Princip analýzy rozptylu.

7) Korelace a regrese.

Lineární regresní model, jeho statistická formulace a předpoklady. Kritéria kvality regresního modelu, koeficient determinace, pásy spolehlivosti, testy regresních koeficientů. Pearsonův a Spearmanův korelační koeficient a testování závislosti veličin jejich prostřednictvím. Statistická x věcná závislost veličin. Problém korelace uzavřených dat.

8) Vícerozměrná data.

Zobrazení vícerozměrných dat. Princip diskriminační analýzy. Shluková analýza, dendrogram. Analýza hlavních komponent, konstrukce a význam hlavních komponent a jejich interpretace.

9) Časové řady.

Dekompozice časové řady. Shlazování časových řad, vážený klouzavý průměr. Funkce vzájemné korelace a autokorelační funkce. Harmonická analýza, periodogram a spektrum. Princip filtrace v časové a frekvenční oblasti.

10) Prostorová data.

Konstrukce izolinií jako problém prostorové interpolace, používané intrepolační metody. Gridding, trasování a shlazení izolinie. Geostatistický přístup k interpolaci, variogram, kriging.

11) Analýza směrových dat.

Vektorová a osní data a jak s nimi pracujeme. Grafické znázornění, používané projekce. Rozdělení a charakteristiky směrových dat, intervaly spolehlivosti. Přednostní orientace. Orientační tenzor, jeho vlastní vektory a čísla. Woodcockův graf.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK