PředmětyPředměty(verze: 830)
Předmět, akademický rok 2018/2019
   Přihlásit přes CAS
Úvod do statistického zpracování dat ve fyzice povrchů a plazmatu - NEVF164
Anglický název: Introduction to statistical data processing in the surface and plasma science
Zajišťuje: Katedra fyziky povrchů a plazmatu (32-KFPP)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2017
Semestr: letní
E-Kredity: 3
Rozsah, examinace: letní s.:2/0 Zk [hodiny/týden]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Garant: Mgr. Petr Dohnal, Ph.D.
prof. RNDr. Ondřej Santolík, Dr.
Anotace -
Poslední úprava: T_KEVF (15.05.2017)

Přednáška je úvodem do zpracování dat používaných jak obecně ve fyzice, tak hlavně ve fyzice plazmatu a povrchů. Představuje základní příklady statistických rozdělení, metody zpracování dat, způsoby hledání parametrů lineárních a nelineárních modelů, zabývá se náhodnými procesy a uvádí nejpoužívanější příklady použití metod ve fyzice plazmatu a povrchů.
Literatura
Poslední úprava: T_KEVF (15.05.2017)

Anděl J.: Matematické statistika, SNTL, Praha 1978.

Barlow R.J. , Statistics. A Guide to the Use of Statistical Methods in the Physical Sciences, John Wiley & Sons, 1993.

Press W.H. et al.: Numerical Recipes , Cambridge University Press, Cambridge, 1992.

Tutubalin V.N.: Teorie pravděpodobnosti, SNTL, Praha 1978.

Požadavky ke zkoušce
Poslední úprava: Mgr. Petr Dohnal, Ph.D. (01.03.2018)

Zkouška je ústní a požadavky odpovídají sylabu předmětu v rozsahu, který byl prezentován na přednášce.

Sylabus -
Poslední úprava: T_KEVF (15.05.2017)

Statistické metody pro zpracování experimentálních dat
Klasická pravděpodobnost, podmíněná pravděpodobnost, Bayesův teorém, náhodná veličina, momenty náhodné veličiny, hustota pravděpodobnosti a distribuční funkce, příklady statistických rozdělení (diskrétní, spojitá), náhodný vektor, odhady a jejich vychýlenost a rozptyl, korelace a kovariance, korelační koeficienty. Momentová vytvořující funkce.

Hledání parametrů modelu
Metoda maximální věrohodnosti, použití, metoda nejmenších čtverců (obecný lineární model), soustavy normálních rovnic a jejich řešení, metoda SVD (singular value decomposition), příklady, hledání parametrů nelineárních modelů, Marquardtova metoda, kvalita fitu, odhad intervalů spolehlivosti, neparametrické modely.

Náhodné procesy
Stacionární a ergodické procesy, konvoluce, Fourierova transformace, výkonové spektrum, Wiener-Khinchinův teorém, vzorkování dat, Nyquistova frekvence, diskrétní Fourierova transformace, spektrální analýza.

Ukázky postupů
zpracování experimentálních dat.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK