F7270 Matematické metody zpracování měření

Přírodovědecká fakulta
jaro 2024
Rozsah
2/1/0. 3 kr. (plus ukončení). Ukončení: k.
Vyučující
Mgr. Filip Münz, PhD. (přednášející)
prof. Mgr. Dominik Munzar, Dr. (přednášející)
Mgr. Filip Münz, PhD. (cvičící)
Garance
prof. Mgr. Dominik Munzar, Dr.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Filip Münz, PhD.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Rozvrh
Po 19. 2. až Ne 26. 5. Po 8:00–9:50 F3,03015
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
F7270/01: Po 19. 2. až Ne 26. 5. Po 10:00–10:50 Fs1,01017
Předpoklady
Znalost matematiky, fyziky a experimentální fyziky na úrovni bakalářského kurzu.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Cílem předmětu je vysvětlit základní postupy teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky, zejména s ohledem na jejich aplikaci při zpracování experimentálních dat a v úlohách odhadu a testování hypotéz.
Výstupy z učení
Studenti jsou na konci kurzu schopni:
- popsat náhodnou proměnnou (NP) různými charakteristikami;
- určit vlastnosti kombinace náhodných proměnných (průměr, maximum);
- vyjmenovat některá diskrétní a spojitá rozdělení NP, zhruba je charakterizovat a uvést je do konkrétní souvislosti s experimentální praxí;
- uvést základní vlastnosti dobrého statistického odhadu;
- použít metodu maximální věrohodnosti na konkrétní odhad parametru;
- aplikovat lineární model na zvolený problém;
- provést test hypotézy o shodnosti experimentálního a teoretického rozdělení
Osnova
  • Pravděpodobnost, náhodné proměnné. Náhodný vektor, statistická závislost. Centrální limitní věta. Vícerozměrné normální rozdělení. Typová rozdělení pravděpodobnosti a jejich souvislosti. Statistický odhad, metoda maximální věrohodnosti a nejmenších čtverců. Poloha neznámého symetrického rozdělení. Lineární model s více neznámými. Nelineární model, numerická minimalizace. Testy hypotéz, Pearsonův a Kolmogorovův test.
Literatura
    doporučená literatura
  • Statistical methods in experimental physics. Edited by Frederick E. James. 2nd ed. Hackensack, N.J.: World Scientific, 2006. xviii, 345. ISBN 9789812705273. info
  • MARTIN, B. R. Statistics for physical sciences : an introduction. 1st ed. Boston: Academic Press, 2012. x, 302. ISBN 9780123877604. info
  • HUMLÍČEK, Josef. Statistické zpracování výsledků měření. 1. vyd. Brno: Rektorát UJEP, 1984. 101 s. info
  • EADIE, W. T. Statističeskije metody v eksperimental'noj fizike. Moskva: Atomizdat, 1976. 334 s. info
  • BARLOW, Roger. Statistics : a guide to the use of statistical methods in the physical sciences. Chichester: John Wiley & Sons, 1989. xv, 204. ISBN 0471922943. info
  • COWAN, Glen. Statistical data analysis. Oxford: Clarendon Press, 1998. xi, 197 s. ISBN 0-19-850155-2. info
  • ANDĚL, Jiří. Základy matematické statistiky. 2., opr. vyd. Praha: Matfyzpress, 2007. 358 s. ISBN 9788073780012. info
    neurčeno
  • BRANDT, Siegmund. Data analysis : statistical and computational methods for scientists and engineers. Translated by Glen Cowan. 3rd ed. New York: Springer-Verlag, 1998. xxxiv, 652. ISBN 0387984984. info
Výukové metody
přednášky, cvičení, zpracování dat jako domácí úloha
Metody hodnocení
Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.
Navazující předměty
Informace učitele
https://is.muni.cz/auth/el/sci/jaro2020/F7270/index.qwarp
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2007 - akreditace, podzim 1999, podzim 2010 - akreditace, podzim 2000, podzim 2001, podzim 2002, podzim 2003, podzim 2004, podzim 2005, podzim 2006, podzim 2007, podzim 2008, podzim 2009, podzim 2010, podzim 2011, podzim 2011 - akreditace, jaro 2012 - akreditace, podzim 2012, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023.
  • Statistika zápisu (nejnovější)
  • Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/jaro2024/F7270