PředmětyPředměty(verze: 945)
Předmět, akademický rok 2023/2024
   Přihlásit přes CAS
Pravděpodobnostní a statistické metody v chemii - MS710S21
Anglický název: Applied Statistical Methods in Chemistry
Český název: Pravděpodobnostní a statistické metody v chemii
Zajišťuje: Ústav aplikací matematiky a výpočetní techniky (31-710)
Fakulta: Přírodovědecká fakulta
Platnost: od 2022
Semestr: letní
E-Kredity: 2
Způsob provedení zkoušky: letní s.:
Rozsah, examinace: letní s.:0/2, Z [HT]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: zrušen
Jazyk výuky: čeština
Vysvětlení: zrušen od 2022/23 na základě požadavku garnatky předmětu
Poznámka: povolen pro zápis po webu
Garant: RNDr. Jitka Zichová, Dr.
Výsledky anket   Termíny zkoušek   Rozvrh   
Anotace -
Poslední úprava: RNDr. Jana Rubešová, Ph.D. (26.04.2002)
Přednáška je určena pro studenty 3. ročníku fyzikální chemie. Navazuje na přednášku S710P20. Cílem je seznámit studenty se základními statistickými metodami užívanými při vyhodnocování experimentálních dat v chemii..
Výklad látky bude doplněn praktickými příklady z chemie, biologie a ukázkami statistického zpracování obhájených diplomových prací. Výpočty se provádí pomocí uživatelsky příjemného statistického programového systému Statistica (popř. NCSS).
Literatura
Poslední úprava: RNDr. Jana Rubešová, Ph.D. (06.01.2003)

Havránek, T.: Statistika pro biologické a lékařské vědy. Academia, Praha 1993.

Meloun, M., Militký, J. : Statistické zpracování experimentálních dat. Plus, Praha 1994.

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

Sylabus
Poslední úprava: RNDr. Jana Rubešová, Ph.D. (28.02.2002)

1. Některé pojmy teorie pravděpodobnosti (opakování).

Protože se předpokládá znalost teorie pravděpodobnosti z předchozí přednášky, zopakují se pouze základní pojmy: náhodná veličina, distribuční funkce, rozdělení spojité a diskrétní, obecné a centrální momenty rozdělení a jejich význam,charakteristiky střední hodnoty a rozptylu, šikmosti a špičatosti, kvantily, náhodný vektor, sdružené rozdělení, marginální rozdělení, kovariance dvou nahodných veličin, kovarianční matice.

2. Popisné statistické metody.

Typy dat. Základní charakteristiky a jejich interpretace, grafická zobrazení.

3. Bodové a intervalové odhady parametrů.

Bodové odhady střední hodnoty a rozptylu. Vlastnosti bodových odhadů. Intervalové odhady.

4. Princip testování hypotéz.

Chyba 1. a 2. druhu, hladina významnosti, dosažená hladina testu, síla testu, kritický obor, tabulky kritických hodnot, testy parametrické a neparametrické.

5. Jednovýběrové a dvouvýběrové testy.

1-výběrový, 2-výběrový a párový t test. Souvislost testů s intervaly spolehlivosti. Levenův test shody rozptylů, znaménkový test, Wilcoxonův test 1-výběrový a 2-výběrový, testy dobré shody.

6. Rozklad variability, součty čtverců. Mnohonásobné porovnávání (Scheffe, Tukey, Bonferroni ). Neparametrická obdoba analýzy variance jedno-duchého třídění (Kruskall - Wallis).

Analýza variance dvojného třídění.Model s interakcemi a bez interakcí.

7. Závislost spojitých veličin.

Korelační koeficient Pearsonův a Spearmanův.

Lineární regresní model s jednou vysvětlující proměnnou , koeficient determinace, testování hypotéz o regresních koeficientech.

Lineární regresní model s více vysvětlujícími proměnnými.

Princip nelineární regrese.

8. Analýza kategoriálních dat.

Kontingenční tabulky.Testy nezávislosti 2 diskrétně rozdělených veličin.

9. Mnohorozměrná data.

Vybrané postupy analýzy vícerozměrných dat.

Ukázka zpracování mnohorozměrných dat pomocí faktorové a shlukové analýzy.

10. Chyby měření v chemii.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK