PředmětyPředměty(verze: 845)
Předmět, akademický rok 2018/2019
   Přihlásit přes CAS
Statistické metody v meteorologii - NAFY041
Anglický název: Statistical methods in meteorology
Zajišťuje: Katedra fyziky kondenzovaných látek (32-KFKL)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2011
Semestr: letní
E-Kredity: 6
Rozsah, examinace: letní s.:2/2 Z+Zk [hodiny/týden]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Poznámka: povolen pro zápis po webu
Garant: doc. RNDr. Jaroslava Kalvová, CSc.
RNDr. Eva Holtanová, Ph.D.
Mgr. Jiří Mikšovský, Ph.D.
Anotace -
Poslední úprava: T_KMOP (26.04.2015)
Předmět je určen zejména pro posluchače studijního programu Aplikovaná fyzika. Pozornost je věnována základním pojmům pravděpodobnostního počtu, popisným statistikám, pravděpodobnostním rozdělením a odhadům jejich parametrů, testům statistických hypotéz, lineární korelaci a lineární regresi.
Podmínky zakončení předmětu
Poslední úprava: Mgr. Jiří Mikšovský, Ph.D. (08.10.2017)

Pro udělení zápočtu se předpokládá prezentace individuálního řešení souboru úloh, předložených na konci semestru a pokrývajících základní témata, specifikovaná v sylabu přednášky a upřesněná v průběhu jejího konání. Zápočtové úlohy je možné vypracovat formou domácí práce, jejich prezentace se předpokládá formou stručné zprávy ilustrující použitý postup a dosažené výsledky.

Udělení zkoušky je vázáno na prezentaci zápočtových úloh; zkouška má formu diskuse nad zápočtovou prezentací a má ověřit znalost použitých technik a jejich souvislostí, v rozsahu daném sylabem.

Literatura -
Poslední úprava: RNDr. Eva Holtanová, Ph.D. (01.09.2011)

Wilks, D.S.: Statistical Methods in the Atmospheric Science. Academic Press, San Diego, Academic Press, San Diego, 1995.

Anděl, J.: Statistické metody. MATFYZPRESS, Prah, 1998.

Meloun, M., Militký, J.: Statistická analýza experimentálních dat. Academia, Praha, 2004.

Metody výuky -
Poslední úprava: RNDr. Eva Holtanová, Ph.D. (01.09.2011)

Přednáška a seminář s aktivní účastí studentů (zpracování dat).

Požadavky ke zkoušce
Poslední úprava: Mgr. Jiří Mikšovský, Ph.D. (08.10.2017)

Udělení zkoušky je vázáno na prezentaci zápočtových úloh; zkouška má podobu diskuse nad zápočtovou prezentací a má ověřit znalost použitých technik a jejich souvislostí, v rozsahu daném sylabem.

Sylabus -
Poslední úprava: RNDr. Eva Holtanová, Ph.D. (01.09.2011)

Náhodný jev, vztahy mezi náhodnými jevy, zavedení pravděpodobnosti.

Popisná statistika, míry polohy a rozptýlenosti, asymetrie a špičatosti rozdělení. Výběrová kovariance, výběrový korelační koeficient (Pearsonův, Spearmanův), předpoklady jejich použití.

Náhodná veličina, distribuční funkce. Spojitá a diskrétní rozdělení. Spojitá rozdělení - rozdělení rovnoměrné, normální, lognormální, gamma, beta, chí-kvadrát, Studentovo, Fisherovo, Gumbelovo, Weibulovo, GEV. Diskrétní rozdělení - rozdělení binomické, Poissonovo. Vícerozměrná rozdělení, dvourozměrné normální rozdělení. Kovariance, korelace.

Čebyševova nerovnost, (slabý) zákon velkých čísel, centrální limitní věta.

Požadavky na odhady,metoda maximální věrohodnosti, momentová metoda. Pravděpodobnostní grafy, P-P graf, Q-Q graf. Intervaly spolehlivosti. Parametrické a neparametrické testy hypotéz. Testy stř. hodnoty rozdělení, rozptylu rozdělení. Testy normality rozdělení. Testy korelačního koeficientu. Neparametrické testy (znaménkový, Wilcoxonův jednovýběrový a dvouvýběrový, párové testy). Testy dobré shody (Kolmogorov-Smirnov, chí-kvadrát). Kontingenční tabulky.

Jednoduchý lineární regresní model, předpoklady, odhad parametrů, metoda nejmenších čtverců. Analýza rozptylu, koeficient determinace, testy významnosti regresních koeficientů. Mnohorozměrná lineární regrese a její hodnocení. Princip analýzy hlavních komponent.

Náhodná funkce, základní pojmy, kovarianční a korelační funkce, stacionární procesy.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK