PředmětyPředměty(verze: 837)
Předmět, akademický rok 2018/2019
   Přihlásit přes CAS
Zpracování experimentálních dat - NJSF141
Anglický název: Experimental data evaluation
Zajišťuje: Ústav částicové a jaderné fyziky (32-UCJF)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2013
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: RNDr. Dr. Dalibor Nosek
Anotace -
Poslední úprava: T_UCJF (18.04.2013)
Seznámení se se základy statistického uvažování. Základní principy statistických metod odhadu parametrů a testování hypotéz. Praktické příklady analýzy experimentálních dat.
Literatura -
Poslední úprava: T_UCJF (18.04.2013)

J.Anděl, Základy matematické statistiky, Matfyzpress, 2011

J.Anděl, Statistické metody, Matfyzpress, 2007

R.C.Rao, Lineární metody statistické indukce a jejich aplikace, Academia,1978 (překlad Linear Statistical Inference and Its Applications, John Willey & Sons, 1973)

Požadavky ke zkoušce
Poslední úprava: RNDr. Dr. Dalibor Nosek (12.10.2017)

Ústní zkouška a kontrola doma vypracovaných příkladů.

Sylabus -
Poslední úprava: T_UCJF (18.04.2013)

Náhodné jevy, pravděpodobnost, podmíněná pravděpodobnost, nezávislost náhodných jevů.

Náhodné veličiny, jejich rozdělení a charakteristiky. Náhodné vektory.

Zákon velkých čísel. Centrální limitní věta.

Náhodný výběr, uspořádaný výběr, popisné statistiky.

Bodové odhady a intervaly spolehlivosti. Konzistentní odhady. Nejlepší nestranné odhady. Metoda maximální věrohodnosti. Bayesovské odhady.

Testování hypotéz, chyby 1. a 2. druhu, hladina spolehlivosti. Testy parametrů normálního rozdělení. Testy dobré shody. Neparametrické testy. Sekvenční analýza.

Lineární regrese. Korelace. Testování submodelů.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK