Informace o předmětu

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

1/1. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: k.

Vyučující

Mgr. Filip Münz, PhD. (přednášející)
Mgr. Filip Münz, PhD. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Filip Münz, PhD.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

F7270 Mat.metody zprac. měření
Předpokladem je znalost základů pravděpodobnosti a matematické statistiky (v rozsahu kurzu F7270, pro studenty FSI VUT kurzu Matematika IV). Jde o práci s náhodnými proměnnými (i vícerozměrnými), přehled základních diskrétních a spojitých rozdělení, teorii odhadu a testování hypotéz, lineární a nelineární regresní analýza.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Studenti po absolvování kurzu by měli být schopni:
- statisticky analyzovat (nehomogenní) vzorek dat
- navrhnout sadu prováděných měření, odhalit kritické body v prostoru možných vstupních parametrů
- zvolit a použít robustní metodu redukce měření
- eliminovat (rozlišit) trendy v měřených řadách
- zvolit vhodný optimalizační proces při srovnávání modelu a experimentálních výsledků

Výstupy z učení

Studenti po absolvování kurzu by měli být schopni:
- statisticky analyzovat (nehomogenní) vzorek dat
- zvolit vhodnou parametrickou nebo neparametrickou modelovou funkci k analyzovanému problému
- navrhnout sadu prováděných měření, odhalit kritické body v prostoru možných vstupních parametrů
- zvolit a použít robustní metodu redukce měření
- eliminovat (rozlišit) trendy v měřených řadách
- zvolit vhodný optimalizační proces při srovnávání modelu a experimentálních výsledků
- i v případě fyzikálně omezených parametrů stanovit jejich korektní intervaly spolehlivosti

Osnova

• Rekapitulace pojmů matematické statistiky
• Jednoduché úlohy - fyzikální praktikum znovu a lépe
• Regrese - od lineární k ortogonální, robustní postupy
• Mnoharozměrné problémy, redukce počtu proměnných
• Hustota jevů, KDE
• Odhady momentů ze vzorků dat
• Ortogonální prostory (polynomy)
• Horní limita

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

Výukové metody

Přednášky spojené s praktickými příklady řešenými na cvičení, samostatně řešené úlohy (simulovaná zadání experimentálních dat).

Metody hodnocení

V průběhu semestru 1-2 samostatně řešené problémy (např. ověření modelu/hypotézy), závěrečná zápočtová práce na základě individuálně generovaných dat, ústní diskuse nad výsledky práce (kolokvium). Podmínky zápočtu pro podzim 2013 zde: http://nymeria.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/tpx_zapocet/

Informace učitele

http://nymeria.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/mmzm/

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

1/1. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: k.

Vyučující

Mgr. Filip Münz, PhD. (přednášející)
Mgr. Filip Münz, PhD. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Filip Münz, PhD.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

F7270 Mat.metody zprac. měření
Předpokladem je znalost základů pravděpodobnosti a matematické statistiky (v rozsahu kurzu F7270, pro studenty FSI VUT kurzu Matematika IV). Jde o práci s náhodnými proměnnými (i vícerozměrnými), přehled základních diskrétních a spojitých rozdělení, teorii odhadu a testování hypotéz, lineární a nelineární regresní analýza.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Studenti po absolvování kurzu by měli být schopni:
- statisticky analyzovat (nehomogenní) vzorek dat
- navrhnout sadu prováděných měření, odhalit kritické body v prostoru možných vstupních parametrů
- zvolit a použít robustní metodu redukce měření
- eliminovat (rozlišit) trendy v měřených řadách
- zvolit vhodný optimalizační proces při srovnávání modelu a experimentálních výsledků

Výstupy z učení

Studenti po absolvování kurzu by měli být schopni:
- statisticky analyzovat (nehomogenní) vzorek dat
- zvolit vhodnou parametrickou nebo neparametrickou modelovou funkci k analyzovanému problému
- navrhnout sadu prováděných měření, odhalit kritické body v prostoru možných vstupních parametrů
- zvolit a použít robustní metodu redukce měření
- eliminovat (rozlišit) trendy v měřených řadách
- zvolit vhodný optimalizační proces při srovnávání modelu a experimentálních výsledků
- i v případě fyzikálně omezených parametrů stanovit jejich korektní intervaly spolehlivosti

Osnova

• Rekapitulace pojmů matematické statistiky
• Jednoduché úlohy - fyzikální praktikum znovu a lépe
• Regrese - od lineární k ortogonální, robustní postupy
• Mnoharozměrné problémy, redukce počtu proměnných
• Hustota jevů, KDE
• Odhady momentů ze vzorků dat
• Ortogonální prostory (polynomy)
• Horní limita

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

Výukové metody

Přednášky spojené s praktickými příklady řešenými na cvičení, samostatně řešené úlohy (simulovaná zadání experimentálních dat).

Metody hodnocení

V průběhu semestru 1-2 samostatně řešené problémy (např. ověření modelu/hypotézy), závěrečná zápočtová práce na základě individuálně generovaných dat, ústní diskuse nad výsledky práce (kolokvium). Podmínky zápočtu pro podzim 2013 zde: http://nymeria.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/tpx_zapocet/

Informace učitele

http://nymeria.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/mmzm/

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

1/1. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: k.

Vyučující

Mgr. Filip Münz, PhD. (přednášející)
Mgr. Filip Münz, PhD. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Filip Münz, PhD.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

F7270 Mat.metody zprac. měření
Předpokladem je znalost základů pravděpodobnosti a matematické statistiky (v rozsahu kurzu F7270, pro studenty FSI VUT kurzu Matematika IV). Jde o práci s náhodnými proměnnými (i vícerozměrnými), přehled základních diskrétních a spojitých rozdělení, teorii odhadu a testování hypotéz, lineární a nelineární regresní analýza.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Studenti po absolvování kurzu by měli být schopni:
- statisticky analyzovat (nehomogenní) vzorek dat
- navrhnout sadu prováděných měření, odhalit kritické body v prostoru možných vstupních parametrů
- zvolit a použít robustní metodu redukce měření
- eliminovat (rozlišit) trendy v měřených řadách
- zvolit vhodný optimalizační proces při srovnávání modelu a experimentálních výsledků

Výstupy z učení

Studenti po absolvování kurzu by měli být schopni:
- statisticky analyzovat (nehomogenní) vzorek dat
- zvolit vhodnou parametrickou nebo neparametrickou modelovou funkci k analyzovanému problému
- navrhnout sadu prováděných měření, odhalit kritické body v prostoru možných vstupních parametrů
- zvolit a použít robustní metodu redukce měření
- eliminovat (rozlišit) trendy v měřených řadách
- zvolit vhodný optimalizační proces při srovnávání modelu a experimentálních výsledků
- i v případě fyzikálně omezených parametrů stanovit jejich korektní intervaly spolehlivosti

Osnova

• Rekapitulace pojmů matematické statistiky
• Jednoduché úlohy - fyzikální praktikum znovu a lépe
• Regrese - od lineární k ortogonální, robustní postupy
• Mnoharozměrné problémy, redukce počtu proměnných
• Hustota jevů, KDE
• Odhady momentů ze vzorků dat
• Ortogonální prostory (polynomy)
• Horní limita

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

Výukové metody

Přednášky spojené s praktickými příklady řešenými na cvičení, samostatně řešené úlohy (simulovaná zadání experimentálních dat).

Metody hodnocení

V průběhu semestru 1-2 samostatně řešené problémy (např. ověření modelu/hypotézy), závěrečná zápočtová práce na základě individuálně generovaných dat, ústní diskuse nad výsledky práce (kolokvium). Podmínky zápočtu pro podzim 2013 zde: http://nymeria.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/tpx_zapocet/

Informace učitele

http://nymeria.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/mmzm/

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

1/1. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: k.

Vyučující

Mgr. Filip Münz, PhD. (přednášející)
Mgr. Filip Münz, PhD. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Filip Münz, PhD.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

F7270 Mat.metody zprac. měření
Předpokladem je znalost základů pravděpodobnosti a matematické statistiky (v rozsahu kurzu F7270, pro studenty FSI VUT kurzu Matematika IV). Jde o práci s náhodnými proměnnými (i vícerozměrnými), přehled základních diskrétních a spojitých rozdělení, teorii odhadu a testování hypotéz, lineární a nelineární regresní analýza.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Studenti po absolvování kurzu by měli být schopni:
- statisticky analyzovat (nehomogenní) vzorek dat
- navrhnout sadu prováděných měření, odhalit kritické body v prostoru možných vstupních parametrů
- zvolit a použít robustní metodu redukce měření
- eliminovat (rozlišit) trendy v měřených řadách
- zvolit vhodný optimalizační proces při srovnávání modelu a experimentálních výsledků

Výstupy z učení

Studenti po absolvování kurzu by měli být schopni:
- statisticky analyzovat (nehomogenní) vzorek dat
- zvolit vhodnou parametrickou nebo neparametrickou modelovou funkci k analyzovanému problému
- navrhnout sadu prováděných měření, odhalit kritické body v prostoru možných vstupních parametrů
- zvolit a použít robustní metodu redukce měření
- eliminovat (rozlišit) trendy v měřených řadách
- zvolit vhodný optimalizační proces při srovnávání modelu a experimentálních výsledků
- i v případě fyzikálně omezených parametrů stanovit jejich korektní intervaly spolehlivosti

Osnova

• Rekapitulace pojmů matematické statistiky
• Jednoduché úlohy - fyzikální praktikum znovu a lépe
• Regrese - od lineární k ortogonální, robustní postupy
• Mnoharozměrné problémy, redukce počtu proměnných
• Hustota jevů, KDE
• Odhady momentů ze vzorků dat
• Ortogonální prostory (polynomy)
• Horní limita

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

Výukové metody

Přednášky spojené s praktickými příklady řešenými na cvičení, samostatně řešené úlohy (simulovaná zadání experimentálních dat).

Metody hodnocení

V průběhu semestru 1-2 samostatně řešené problémy (např. ověření modelu/hypotézy), závěrečná zápočtová práce na základě individuálně generovaných dat, ústní diskuse nad výsledky práce (kolokvium). Podmínky zápočtu pro podzim 2013 zde: http://nymeria.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/tpx_zapocet/

Informace učitele

http://nymeria.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/mmzm/

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

1/1. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: k.

Vyučující

Mgr. Filip Münz, PhD. (přednášející)
Mgr. Filip Münz, PhD. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
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 17. 9. až Pá 14. 12. Čt 15:00–15:50 F3,03015

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

FX003/01: Po 17. 9. až Pá 14. 12. Čt 16:00–16:50 F3,03015

Předpoklady

F7270 Mat.metody zprac. měření
Předpokladem je znalost základů pravděpodobnosti a matematické statistiky (v rozsahu kurzu F7270, pro studenty FSI VUT kurzu Matematika IV). Jde o práci s náhodnými proměnnými (i vícerozměrnými), přehled základních diskrétních a spojitých rozdělení, teorii odhadu a testování hypotéz, lineární a nelineární regresní analýza.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Cílem předmětu je ukázat postupy, které z obecných požadavků o vhodném tvaru modelu určí potřebné vlastnosti parametrů, a předvést aplikaci na zvolenou sadu dat. Vztah mezi měřením a hledanou fyzikální veličinou by měl být správně určen i v případě omezení kladených na tuto veličinu.

Výstupy z učení

Studenti po absolvování kurzu by měli být schopni:
- statisticky analyzovat (nehomogenní) vzorek dat
- navrhnout sadu prováděných měření, odhalit kritické body v prostoru možných vstupních parametrů
- zvolit a použít robustní metodu redukce měření
- eliminovat (rozlišit) trendy v měřených řadách
- zvolit vhodný optimalizační proces při srovnávání modelu a experimentálních výsledků

Osnova

• Rekapitulace pojmů matematické statistiky
• Jednoduché úlohy - fyzikální praktikum znovu a lépe
• Regrese - od lineární k ortogonální, robustní postupy
• Mnoharozměrné problémy, redukce počtu proměnných
• Hustota jevů, KDE
• Odhady momentů ze vzorků dat
• Ortogonální prostory (polynomy)
• Horní limita

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

Výukové metody

Přednášky spojené s praktickými příklady řešenými na cvičení, samostatně řešené úlohy (simulovaná zadání experimentálních dat).

Metody hodnocení

V průběhu semestru 1-2 samostatně řešené problémy (např. ověření modelu/hypotézy), závěrečná zápočtová práce na základě individuálně generovaných dat, ústní diskuse nad výsledky práce (kolokvium). Podmínky zápočtu pro podzim 2017 zde: https://is.muni.cz/auth/el/1431/podzim2017/FX003/op/Zadani.html

Informace učitele

https://is.muni.cz/auth/el/1431/podzim2018/FX003/um/prezen/

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

1/1. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: kz.

Vyučující

Mgr. Filip Münz, PhD. (přednášející)
Mgr. Filip Münz, PhD. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
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 18. 9. až Pá 15. 12. Čt 14:00–14:50 Fs1 6/1017, Čt 15:00–15:50 Fs1 6/1017

Předpoklady

F7270 Mat.metody zprac. měření
Předpokladem je znalost základů pravděpodobnosti a matematické statistiky (v rozsahu kurzu F7270, pro studenty FSI VUT kurzu Matematika IV). Jde o práci s náhodnými proměnnými (i vícerozměrnými), přehled základních diskrétních a spojitých rozdělení, teorii odhadu a testování hypotéz, lineární a nelineární regresní analýza.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Cílem předmětu je ukázat postupy, které z obecných požadavků o vhodném tvaru modelu určí potřebné vlastnosti parametrů, a předvést aplikaci na zvolenou sadu dat. Vztah mezi měřením a hledanou fyzikální veličinou by měl být správně určen i v případě omezení kladených na tuto veličinu.

Výstupy z učení

Studenti po absolvování kurzu by měli být schopni:
- statisticky analyzovat (nehomogenní) vzorek dat
- navrhnout sadu prováděných měření, odhalit kritické body v prostoru možných vstupních parametrů
- zvolit a použít robustní metodu redukce měření
- eliminovat (rozlišit) trendy v měřených řadách
- zvolit vhodný optimalizační proces při srovnávání modelu a experimentálních výsledků

Osnova

• Rekapitulace pojmů matematické statistiky
• Jednoduché úlohy - fyzikální praktikum znovu a lépe
• Regrese - od lineární k ortogonální, robustní postupy
• Mnoharozměrné problémy, redukce počtu proměnných
• Hustota jevů, KDE
• Odhady momentů ze vzorků dat
• Ortogonální prostory (polynomy)
• Horní limita

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

Výukové metody

Přednášky spojené s praktickými příklady řešenými na cvičení, samostatně řešené úlohy (simulovaná zadání experimentálních dat).

Metody hodnocení

V průběhu semestru 1-2 samostatně řešené problémy (např. ověření modelu/hypotézy), závěrečná zápočtová práce na základě individuálně generovaných dat, ústní diskuse nad výsledky práce (kolokvium). Podmínky zápočtu pro podzim 2013 zde: http://nymeria.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/tpx_zapocet/

Informace učitele

http://nymeria.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/mmzm/

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

1/1. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: kz.

Vyučující

Mgr. Filip Münz, PhD. (přednášející)
Mgr. Filip Münz, PhD. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
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. 9. až Ne 18. 12. Čt 14:00–14:50 F3,03015, Čt 15:00–15:50 F3,03015

Předpoklady

F7270 Mat.metody zprac. měření
Předpokladem je znalost základů pravděpodobnosti a matematické statistiky (v rozsahu kurzu F7270, pro studenty FSI VUT kurzu Matematika IV). Jde o práci s náhodnými proměnnými (i vícerozměrnými), přehled základních diskrétních a spojitých rozdělení, teorii odhadu a testování hypotéz, lineární a nelineární regresní analýza.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Studenti po absolvování kurzu by měli být schopni:
- statisticky analyzovat (nehomogenní) vzorek dat
- navrhnout sadu prováděných měření, odhalit kritické body v prostoru možných vstupních parametrů
- zvolit a použít robustní metodu redukce měření
- eliminovat (rozlišit) trendy v měřených řadách
- zvolit vhodný optimalizační proces při srovnávání modelu a experimentálních výsledků

Osnova

• Rekapitulace pojmů matematické statistiky
• Jednoduché úlohy - fyzikální praktikum znovu a lépe
• Regrese - od lineární k ortogonální, robustní postupy
• Mnoharozměrné problémy, redukce počtu proměnných
• Hustota jevů, KDE
• Odhady momentů ze vzorků dat
• Ortogonální prostory (polynomy)
• Horní limita

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

Výukové metody

Přednášky spojené s praktickými příklady řešenými na cvičení, samostatně řešené úlohy (simulovaná zadání experimentálních dat).

Metody hodnocení

V průběhu semestru 1-2 samostatně řešené problémy (např. ověření modelu/hypotézy), závěrečná zápočtová práce na základě individuálně generovaných dat, ústní diskuse nad výsledky práce (kolokvium). Podmínky zápočtu pro podzim 2013 zde: http://nymeria.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/tpx_zapocet/

Informace učitele

http://nymeria.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/mmzm/

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

1/1. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: kz.

Vyučující

Mgr. Filip Münz, PhD. (přednášející)
Mgr. Filip Münz, PhD. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
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

Čt 15:00–15:50 F1 6/1014, Čt 16:00–16:50 F1 6/1014

Předpoklady

F7270 Mat.metody zprac. měření
Předpokladem je znalost základů pravděpodobnosti a matematické statistiky (v rozsahu kurzu F7270, pro studenty FSI VUT kurzu Matematika IV). Jde o práci s náhodnými proměnnými (i vícerozměrnými), přehled základních diskrétních a spojitých rozdělení, teorii odhadu a testování hypotéz, lineární a nelineární regresní analýza.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Studenti po absolvování kurzu by měli být schopni:
- statisticky analyzovat (nehomogenní) vzorek dat
- navrhnout sadu prováděných měření, odhalit kritické body v prostoru možných vstupních parametrů
- zvolit a použít robustní metodu redukce měření
- eliminovat (rozlišit) trendy v měřených řadách
- zvolit vhodný optimalizační proces při srovnávání modelu a experimentálních výsledků

Osnova

• Rekapitulace pojmů matematické statistiky
• Jednoduché úlohy - fyzikální praktikum znovu a lépe
• Regrese - od lineární k ortogonální, robustní postupy
• Mnoharozměrné problémy, redukce počtu proměnných
• Hustota jevů, KDE
• Odhady momentů ze vzorků dat
• Ortogonální prostory (polynomy)
• Horní limita

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

Výukové metody

Přednášky spojené s praktickými příklady řešenými na cvičení, samostatně řešené úlohy (simulovaná zadání experimentálních dat).

Metody hodnocení

V průběhu semestru 1-2 samostatně řešené problémy (např. ověření modelu/hypotézy), závěrečná zápočtová práce na základě individuálně generovaných dat, ústní diskuse nad výsledky práce (kolokvium). Podmínky zápočtu pro podzim 2013 zde: http://nymeria.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/tpx_zapocet/

Informace učitele

http://nymeria.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/mmzm/

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

1/1. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: kz.

Vyučující

Mgr. Filip Münz, PhD. (přednášející)
Mgr. Filip Münz, PhD. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Filip Münz, PhD.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

F7270 Mat.metody zprac. měření
Předpokladem je znalost základů pravděpodobnosti a matematické statistiky (v rozsahu kurzu F7270, pro studenty FSI VUT kurzu Matematika IV). Jde o práci s náhodnými proměnnými (i vícerozměrnými), přehled základních diskrétních a spojitých rozdělení, teorii odhadu a testování hypotéz, lineární a nelineární regresní analýza.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Studenti po absolvování kurzu by měli být schopni:
- statisticky analyzovat (nehomogenní) vzorek dat
- navrhnout sadu prováděných měření, odhalit kritické body v prostoru možných vstupních parametrů
- zvolit a použít robustní metodu redukce měření
- eliminovat (rozlišit) trendy v měřených řadách
- zvolit vhodný optimalizační proces při srovnávání modelu a experimentálních výsledků

Osnova

• Rekapitulace pojmů matematické statistiky
• Jednoduché úlohy - fyzikální praktikum znovu a lépe
• Regrese - od lineární k ortogonální, robustní postupy
• Mnoharozměrné problémy, redukce počtu proměnných
• Hustota jevů, KDE
• Odhady momentů ze vzorků dat
• Ortogonální prostory (polynomy)
• Horní limita

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

Výukové metody

Přednášky spojené s praktickými příklady řešenými na cvičení, samostatně řešené úlohy (simulovaná zadání experimentálních dat).

Metody hodnocení

V průběhu semestru 1-2 samostatně řešené problémy (např. ověření modelu/hypotézy), závěrečná zápočtová práce na základě individuálně generovaných dat, ústní diskuse nad výsledky práce (kolokvium). Podmínky zápočtu pro podzim 2013 zde: http://nymeria.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/tpx_zapocet/

Informace učitele

http://nymeria.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/mmzm/

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

1/1. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: kz.

Vyučující

Mgr. Filip Münz, PhD. (přednášející)
Mgr. Filip Münz, PhD. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
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

Čt 15:00–15:50 F3,03015, Čt 16:00–16:50 F3,03015

Předpoklady

F7270 Mat.metody zprac. měření
Předpokladem je znalost základů pravděpodobnosti a matematické statistiky (v rozsahu kurzu F7270, pro studenty FSI VUT kurzu Matematika IV). Jde o práci s náhodnými proměnnými (i vícerozměrnými), přehled základních diskrétních a spojitých rozdělení, teorii odhadu a testování hypotéz, lineární a nelineární regresní analýza.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Studenti po absolvování kurzu by měli být schopni:
- statisticky analyzovat (nehomogenní) vzorek dat
- navrhnout sadu prováděných měření, odhalit kritické body v prostoru možných vstupních parametrů
- zvolit a použít robustní metodu redukce měření
- eliminovat (rozlišit) trendy v měřených řadách
- zvolit vhodný optimalizační proces při srovnávání modelu a experimentálních výsledků

Osnova

• Rekapitulace pojmů matematické statistiky
• Jednoduché úlohy - fyzikální praktikum znovu a lépe
• Regrese - od lineární k ortogonální, robustní postupy
• Mnoharozměrné problémy, redukce počtu proměnných
• Hustota jevů, KDE
• Odhady momentů ze vzorků dat
• Ortogonální prostory (polynomy)
• Horní limita

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

Výukové metody

Přednášky spojené s praktickými příklady řešenými na cvičení, samostatně řešené úlohy (simulovaná zadání experimentálních dat).

Metody hodnocení

V průběhu semestru 1-2 samostatně řešené problémy (např. ověření modelu/hypotézy), závěrečná zápočtová práce na základě individuálně generovaných dat, ústní diskuse nad výsledky práce (kolokvium). Podmínky zápočtu pro podzim 2013 zde: http://dexter.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/tpx_zapocet/

Informace učitele

http://dexter.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/mmzm/

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

2/2. 7 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. Filip Münz, PhD. (přednášející)
Mgr. Filip Münz, PhD. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Filip Münz, PhD.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Metody hodnocení

Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.

Informace učitele

http://dexter.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/mmzm/

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

2/2. 7 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. Filip Münz, PhD. (přednášející)
Mgr. Filip Münz, PhD. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Filip Münz, PhD.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

2/2. 7 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)
Mgr. Vlastimil Křápek, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

2/2. 7 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)
Mgr. Vlastimil Křápek, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

2/2. 7 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)
Mgr. Vlastimil Křápek, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Kurs je zaměřen na teorii pravděpodobnosti a její použití při zpracování experimentálních dat, zejména v úlohách odhadu a testování hypotéz. Znalosti metod zpracování jsou využity pro plánování experimentů.

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

• 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
• 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

Metody hodnocení

Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

2/2. 7 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)
Mgr. Vlastimil Křápek, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

2/2. 7 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)
Mgr. Vlastimil Křápek, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

2/2. 7 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)
Mgr. Vlastimil Křápek, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

2/2. 7 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)
Mgr. Vlastimil Křápek, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

2/2. 7 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)
Mgr. Vlastimil Křápek, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

2/2. 7 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)
prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Předmět se v období jaro 2024 nevypisuje.

Rozsah

1/1. 7 kr. Ukončení: k.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Hlavním cílem kurzu je naučit studenty
- aplikovat teorii pravděpodobnosti při zpracování experimentálních dat
- testovat na měřených datech statistické hypotézy
- plánovat provedení experimentu na základě znalosti metod zpracování jeho výstupů.

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

• 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
• 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

Výukové metody

přednášky, cvičení

Metody hodnocení

Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.

Informace učitele

Kurs je zaměřen na teorii pravděpodobnosti a její použití při zpracování experimentálních dat, zejména v úlohách odhadu a testování hypotéz. Znalosti metod zpracování jsou využity pro plánování experimentů.

The aim is at the probability theory and its application in the evaluation of experimental data, in particular, in the statistical estimates and testing of hypotheses. The skills are used in planning experiments.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Předmět se v období jaro 2025 nevypisuje.

Rozsah

1/1. 7 kr. Ukončení: k.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Hlavním cílem kurzu je naučit studenty
- aplikovat teorii pravděpodobnosti při zpracování experimentálních dat
- testovat na měřených datech statistické hypotézy
- plánovat provedení experimentu na základě znalosti metod zpracování jeho výstupů.

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

• 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
• 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

Výukové metody

přednášky, cvičení

Metody hodnocení

Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.

Informace učitele

Kurs je zaměřen na teorii pravděpodobnosti a její použití při zpracování experimentálních dat, zejména v úlohách odhadu a testování hypotéz. Znalosti metod zpracování jsou využity pro plánování experimentů.

The aim is at the probability theory and its application in the evaluation of experimental data, in particular, in the statistical estimates and testing of hypotheses. The skills are used in planning experiments.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Předmět se v období podzim 2024 nevypisuje.

Rozsah

1/1. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: k.

Vyučující

Mgr. Filip Münz, PhD. (přednášející)
Mgr. Filip Münz, PhD. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Filip Münz, PhD.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

F7270 Mat.metody zprac. měření
Předpokladem je znalost základů pravděpodobnosti a matematické statistiky (v rozsahu kurzu F7270, pro studenty FSI VUT kurzu Matematika IV). Jde o práci s náhodnými proměnnými (i vícerozměrnými), přehled základních diskrétních a spojitých rozdělení, teorii odhadu a testování hypotéz, lineární a nelineární regresní analýza.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Studenti po absolvování kurzu by měli být schopni:
- statisticky analyzovat (nehomogenní) vzorek dat
- navrhnout sadu prováděných měření, odhalit kritické body v prostoru možných vstupních parametrů
- zvolit a použít robustní metodu redukce měření
- eliminovat (rozlišit) trendy v měřených řadách
- zvolit vhodný optimalizační proces při srovnávání modelu a experimentálních výsledků

Výstupy z učení

Studenti po absolvování kurzu by měli být schopni:
- statisticky analyzovat (nehomogenní) vzorek dat
- zvolit vhodnou parametrickou nebo neparametrickou modelovou funkci k analyzovanému problému
- navrhnout sadu prováděných měření, odhalit kritické body v prostoru možných vstupních parametrů
- zvolit a použít robustní metodu redukce měření
- eliminovat (rozlišit) trendy v měřených řadách
- zvolit vhodný optimalizační proces při srovnávání modelu a experimentálních výsledků
- i v případě fyzikálně omezených parametrů stanovit jejich korektní intervaly spolehlivosti

Osnova

• Rekapitulace pojmů matematické statistiky
• Jednoduché úlohy - fyzikální praktikum znovu a lépe
• Regrese - od lineární k ortogonální, robustní postupy
• Mnoharozměrné problémy, redukce počtu proměnných
• Hustota jevů, KDE
• Odhady momentů ze vzorků dat
• Ortogonální prostory (polynomy)
• Horní limita

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

Výukové metody

Přednášky spojené s praktickými příklady řešenými na cvičení, samostatně řešené úlohy (simulovaná zadání experimentálních dat).

Metody hodnocení

V průběhu semestru 1-2 samostatně řešené problémy (např. ověření modelu/hypotézy), závěrečná zápočtová práce na základě individuálně generovaných dat, ústní diskuse nad výsledky práce (kolokvium). Podmínky zápočtu pro podzim 2013 zde: http://nymeria.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/tpx_zapocet/

Informace učitele

http://nymeria.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/mmzm/

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Předmět se v období podzim 2023 nevypisuje.

Rozsah

1/1. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: k.

Vyučující

Mgr. Filip Münz, PhD. (přednášející)
Mgr. Filip Münz, PhD. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Filip Münz, PhD.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

F7270 Mat.metody zprac. měření
Předpokladem je znalost základů pravděpodobnosti a matematické statistiky (v rozsahu kurzu F7270, pro studenty FSI VUT kurzu Matematika IV). Jde o práci s náhodnými proměnnými (i vícerozměrnými), přehled základních diskrétních a spojitých rozdělení, teorii odhadu a testování hypotéz, lineární a nelineární regresní analýza.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Studenti po absolvování kurzu by měli být schopni:
- statisticky analyzovat (nehomogenní) vzorek dat
- navrhnout sadu prováděných měření, odhalit kritické body v prostoru možných vstupních parametrů
- zvolit a použít robustní metodu redukce měření
- eliminovat (rozlišit) trendy v měřených řadách
- zvolit vhodný optimalizační proces při srovnávání modelu a experimentálních výsledků

Výstupy z učení

Studenti po absolvování kurzu by měli být schopni:
- statisticky analyzovat (nehomogenní) vzorek dat
- zvolit vhodnou parametrickou nebo neparametrickou modelovou funkci k analyzovanému problému
- navrhnout sadu prováděných měření, odhalit kritické body v prostoru možných vstupních parametrů
- zvolit a použít robustní metodu redukce měření
- eliminovat (rozlišit) trendy v měřených řadách
- zvolit vhodný optimalizační proces při srovnávání modelu a experimentálních výsledků
- i v případě fyzikálně omezených parametrů stanovit jejich korektní intervaly spolehlivosti

Osnova

• Rekapitulace pojmů matematické statistiky
• Jednoduché úlohy - fyzikální praktikum znovu a lépe
• Regrese - od lineární k ortogonální, robustní postupy
• Mnoharozměrné problémy, redukce počtu proměnných
• Hustota jevů, KDE
• Odhady momentů ze vzorků dat
• Ortogonální prostory (polynomy)
• Horní limita

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

Výukové metody

Přednášky spojené s praktickými příklady řešenými na cvičení, samostatně řešené úlohy (simulovaná zadání experimentálních dat).

Metody hodnocení

V průběhu semestru 1-2 samostatně řešené problémy (např. ověření modelu/hypotézy), závěrečná zápočtová práce na základě individuálně generovaných dat, ústní diskuse nad výsledky práce (kolokvium). Podmínky zápočtu pro podzim 2013 zde: http://nymeria.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/tpx_zapocet/

Informace učitele

http://nymeria.physics.muni.cz/face/praxis/fdoc/mmzm/

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Předmět se v období jaro 2023 nevypisuje.

Rozsah

1/1. 7 kr. Ukončení: k.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Hlavním cílem kurzu je naučit studenty
- aplikovat teorii pravděpodobnosti při zpracování experimentálních dat
- testovat na měřených datech statistické hypotézy
- plánovat provedení experimentu na základě znalosti metod zpracování jeho výstupů.

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

• 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
• 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

Výukové metody

přednášky, cvičení

Metody hodnocení

Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.

Informace učitele

Kurs je zaměřen na teorii pravděpodobnosti a její použití při zpracování experimentálních dat, zejména v úlohách odhadu a testování hypotéz. Znalosti metod zpracování jsou využity pro plánování experimentů.

The aim is at the probability theory and its application in the evaluation of experimental data, in particular, in the statistical estimates and testing of hypotheses. The skills are used in planning experiments.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Předmět se v období jaro 2022 nevypisuje.

Rozsah

1/1. 7 kr. Ukončení: k.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Hlavním cílem kurzu je naučit studenty
- aplikovat teorii pravděpodobnosti při zpracování experimentálních dat
- testovat na měřených datech statistické hypotézy
- plánovat provedení experimentu na základě znalosti metod zpracování jeho výstupů.

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

• 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
• 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

Výukové metody

přednášky, cvičení

Metody hodnocení

Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.

Informace učitele

Kurs je zaměřen na teorii pravděpodobnosti a její použití při zpracování experimentálních dat, zejména v úlohách odhadu a testování hypotéz. Znalosti metod zpracování jsou využity pro plánování experimentů.

The aim is at the probability theory and its application in the evaluation of experimental data, in particular, in the statistical estimates and testing of hypotheses. The skills are used in planning experiments.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Předmět se v období jaro 2021 nevypisuje.

Rozsah

1/1. 7 kr. Ukončení: k.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Hlavním cílem kurzu je naučit studenty
- aplikovat teorii pravděpodobnosti při zpracování experimentálních dat
- testovat na měřených datech statistické hypotézy
- plánovat provedení experimentu na základě znalosti metod zpracování jeho výstupů.

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

• 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
• 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

Výukové metody

přednášky, cvičení

Metody hodnocení

Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.

Informace učitele

Kurs je zaměřen na teorii pravděpodobnosti a její použití při zpracování experimentálních dat, zejména v úlohách odhadu a testování hypotéz. Znalosti metod zpracování jsou využity pro plánování experimentů.

The aim is at the probability theory and its application in the evaluation of experimental data, in particular, in the statistical estimates and testing of hypotheses. The skills are used in planning experiments.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Předmět se v období jaro 2020 nevypisuje.

Rozsah

1/1. 7 kr. Ukončení: k.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Hlavním cílem kurzu je naučit studenty
- aplikovat teorii pravděpodobnosti při zpracování experimentálních dat
- testovat na měřených datech statistické hypotézy
- plánovat provedení experimentu na základě znalosti metod zpracování jeho výstupů.

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

• 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
• 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

Výukové metody

přednášky, cvičení

Metody hodnocení

Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.

Informace učitele

Kurs je zaměřen na teorii pravděpodobnosti a její použití při zpracování experimentálních dat, zejména v úlohách odhadu a testování hypotéz. Znalosti metod zpracování jsou využity pro plánování experimentů.

The aim is at the probability theory and its application in the evaluation of experimental data, in particular, in the statistical estimates and testing of hypotheses. The skills are used in planning experiments.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Předmět se v období jaro 2019 nevypisuje.

Rozsah

1/1. 7 kr. Ukončení: k.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Hlavním cílem kurzu je naučit studenty
- aplikovat teorii pravděpodobnosti při zpracování experimentálních dat
- testovat na měřených datech statistické hypotézy
- plánovat provedení experimentu na základě znalosti metod zpracování jeho výstupů.

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

• 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
• 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

Výukové metody

přednášky, cvičení

Metody hodnocení

Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.

Informace učitele

Kurs je zaměřen na teorii pravděpodobnosti a její použití při zpracování experimentálních dat, zejména v úlohách odhadu a testování hypotéz. Znalosti metod zpracování jsou využity pro plánování experimentů.

The aim is at the probability theory and its application in the evaluation of experimental data, in particular, in the statistical estimates and testing of hypotheses. The skills are used in planning experiments.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Předmět se v období jaro 2018 nevypisuje.

Rozsah

1/1. 7 kr. Ukončení: k.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Hlavním cílem kurzu je naučit studenty
- aplikovat teorii pravděpodobnosti při zpracování experimentálních dat
- testovat na měřených datech statistické hypotézy
- plánovat provedení experimentu na základě znalosti metod zpracování jeho výstupů.

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

• 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
• 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

Výukové metody

přednášky, cvičení

Metody hodnocení

Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.

Informace učitele

Kurs je zaměřen na teorii pravděpodobnosti a její použití při zpracování experimentálních dat, zejména v úlohách odhadu a testování hypotéz. Znalosti metod zpracování jsou využity pro plánování experimentů.

The aim is at the probability theory and its application in the evaluation of experimental data, in particular, in the statistical estimates and testing of hypotheses. The skills are used in planning experiments.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Předmět se v období jaro 2017 nevypisuje.

Rozsah

1/1. 7 kr. Ukončení: kz.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Hlavním cílem kurzu je naučit studenty
- aplikovat teorii pravděpodobnosti při zpracování experimentálních dat
- testovat na měřených datech statistické hypotézy
- plánovat provedení experimentu na základě znalosti metod zpracování jeho výstupů.

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

• 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
• 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

Výukové metody

přednášky, cvičení

Metody hodnocení

Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.

Informace učitele

Kurs je zaměřen na teorii pravděpodobnosti a její použití při zpracování experimentálních dat, zejména v úlohách odhadu a testování hypotéz. Znalosti metod zpracování jsou využity pro plánování experimentů.

The aim is at the probability theory and its application in the evaluation of experimental data, in particular, in the statistical estimates and testing of hypotheses. The skills are used in planning experiments.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Předmět se v období jaro 2016 nevypisuje.

Rozsah

1/1. 7 kr. Ukončení: kz.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Hlavním cílem kurzu je naučit studenty
- aplikovat teorii pravděpodobnosti při zpracování experimentálních dat
- testovat na měřených datech statistické hypotézy
- plánovat provedení experimentu na základě znalosti metod zpracování jeho výstupů.

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

• 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
• 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

Výukové metody

přednášky, cvičení

Metody hodnocení

Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.

Informace učitele

Kurs je zaměřen na teorii pravděpodobnosti a její použití při zpracování experimentálních dat, zejména v úlohách odhadu a testování hypotéz. Znalosti metod zpracování jsou využity pro plánování experimentů.

The aim is at the probability theory and its application in the evaluation of experimental data, in particular, in the statistical estimates and testing of hypotheses. The skills are used in planning experiments.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Předmět se v období jaro 2015 nevypisuje.

Rozsah

1/1. 7 kr. Ukončení: kz.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Hlavním cílem kurzu je naučit studenty
- aplikovat teorii pravděpodobnosti při zpracování experimentálních dat
- testovat na měřených datech statistické hypotézy
- plánovat provedení experimentu na základě znalosti metod zpracování jeho výstupů.

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

• 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
• 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

Výukové metody

přednášky, cvičení

Metody hodnocení

Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.

Informace učitele

Kurs je zaměřen na teorii pravděpodobnosti a její použití při zpracování experimentálních dat, zejména v úlohách odhadu a testování hypotéz. Znalosti metod zpracování jsou využity pro plánování experimentů.

The aim is at the probability theory and its application in the evaluation of experimental data, in particular, in the statistical estimates and testing of hypotheses. The skills are used in planning experiments.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Předmět se v období jaro 2014 nevypisuje.

Rozsah

1/1. 7 kr. Ukončení: kz.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Hlavním cílem kurzu je naučit studenty
- aplikovat teorii pravděpodobnosti při zpracování experimentálních dat
- testovat na měřených datech statistické hypotézy
- plánovat provedení experimentu na základě znalosti metod zpracování jeho výstupů.

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

• 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
• 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

Výukové metody

přednášky, cvičení

Metody hodnocení

Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.

Informace učitele

Kurs je zaměřen na teorii pravděpodobnosti a její použití při zpracování experimentálních dat, zejména v úlohách odhadu a testování hypotéz. Znalosti metod zpracování jsou využity pro plánování experimentů.

The aim is at the probability theory and its application in the evaluation of experimental data, in particular, in the statistical estimates and testing of hypotheses. The skills are used in planning experiments.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Předmět se v období jaro 2013 nevypisuje.

Rozsah

2/2. 7 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)
Mgr. Vlastimil Křápek, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Hlavním cílem kurzu je naučit studenty
- aplikovat teorii pravděpodobnosti při zpracování experimentálních dat
- testovat na měřených datech statistické hypotézy
- plánovat provedení experimentu na základě znalosti metod zpracování jeho výstupů.

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

• 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
• 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

Výukové metody

přednášky, cvičení

Metody hodnocení

Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.

Informace učitele

Kurs je zaměřen na teorii pravděpodobnosti a její použití při zpracování experimentálních dat, zejména v úlohách odhadu a testování hypotéz. Znalosti metod zpracování jsou využity pro plánování experimentů.

The aim is at the probability theory and its application in the evaluation of experimental data, in particular, in the statistical estimates and testing of hypotheses. The skills are used in planning experiments.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Předmět se v období jaro 2012 nevypisuje.

Rozsah

2/2. 7 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)
Mgr. Vlastimil Křápek, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Hlavním cílem kurzu je naučit studenty
- aplikovat teorii pravděpodobnosti při zpracování experimentálních dat
- testovat na měřených datech statistické hypotézy
- plánovat provedení experimentu na základě znalosti metod zpracování jeho výstupů.

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

• 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
• 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

Výukové metody

přednášky, cvičení

Metody hodnocení

Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.

Informace učitele

Kurs je zaměřen na teorii pravděpodobnosti a její použití při zpracování experimentálních dat, zejména v úlohách odhadu a testování hypotéz. Znalosti metod zpracování jsou využity pro plánování experimentů.

The aim is at the probability theory and its application in the evaluation of experimental data, in particular, in the statistical estimates and testing of hypotheses. The skills are used in planning experiments.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Předmět se v období jaro 2011 nevypisuje.

Rozsah

2/2. 7 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)
Mgr. Vlastimil Křápek, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Hlavním cílem kurzu je naučit studenty
- aplikovat teorii pravděpodobnosti při zpracování experimentálních dat
- testovat na měřených datech statistické hypotézy
- plánovat provedení experimentu na základě znalosti metod zpracování jeho výstupů.

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

• 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
• 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

Výukové metody

přednášky, cvičení

Metody hodnocení

Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.

Informace učitele

Kurs je zaměřen na teorii pravděpodobnosti a její použití při zpracování experimentálních dat, zejména v úlohách odhadu a testování hypotéz. Znalosti metod zpracování jsou využity pro plánování experimentů.

The aim is at the probability theory and its application in the evaluation of experimental data, in particular, in the statistical estimates and testing of hypotheses. The skills are used in planning experiments.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Předmět se v období jaro 2010 nevypisuje.

Rozsah

2/2. 7 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)
Mgr. Vlastimil Křápek, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Hlavním cílem kurzu je naučit studenty
- aplikovat teorii pravděpodobnosti při zpracování experimentálních dat
- testovat na měřených datech statistické hypotézy
- plánovat provedení experimentu na základě znalosti metod zpracování jeho výstupů.

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

• 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
• 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

Výukové metody

přednášky, cvičení

Metody hodnocení

Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.

Informace učitele

Kurs je zaměřen na teorii pravděpodobnosti a její použití při zpracování experimentálních dat, zejména v úlohách odhadu a testování hypotéz. Znalosti metod zpracování jsou využity pro plánování experimentů.

The aim is at the probability theory and its application in the evaluation of experimental data, in particular, in the statistical estimates and testing of hypotheses. The skills are used in planning experiments.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Údaje z období podzim 2011 - akreditace se nezveřejňují

Rozsah

2/2. 7 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)
Mgr. Vlastimil Křápek, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

2/2. 7 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)
Mgr. Vlastimil Křápek, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Rozsah

2/2. 7 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)
Mgr. Vlastimil Křápek, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Předmět se v období jaro 2012 - akreditace nevypisuje.

Údaje z období jaro 2012 - akreditace se nezveřejňují

Rozsah

2/2. 7 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)
Mgr. Vlastimil Křápek, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Dodavatelské pracoviště: Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Hlavním cílem kurzu je naučit studenty
- aplikovat teorii pravděpodobnosti při zpracování experimentálních dat
- testovat na měřených datech statistické hypotézy
- plánovat provedení experimentu na základě znalosti metod zpracování jeho výstupů.

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

• 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
• 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

Výukové metody

přednášky, cvičení

Metody hodnocení

Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.

Informace učitele

Kurs je zaměřen na teorii pravděpodobnosti a její použití při zpracování experimentálních dat, zejména v úlohách odhadu a testování hypotéz. Znalosti metod zpracování jsou využity pro plánování experimentů.

The aim is at the probability theory and its application in the evaluation of experimental data, in particular, in the statistical estimates and testing of hypotheses. The skills are used in planning experiments.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

FX003 Plánování a vyhodnocování experimentu

Předmět se v období jaro 2011 - akreditace nevypisuje.

Rozsah

2/2. 7 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc. (přednášející)
Mgr. Vlastimil Křápek, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.
Ústav fyziky kondenzovaných látek – Fyzikální sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Josef Humlíček, CSc.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Hlavním cílem kurzu je naučit studenty
- aplikovat teorii pravděpodobnosti při zpracování experimentálních dat
- testovat na měřených datech statistické hypotézy
- plánovat provedení experimentu na základě znalosti metod zpracování jeho výstupů.

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

• 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
• 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

Výukové metody

přednášky, cvičení

Metody hodnocení

Závěrečný projekt zpracování syntetických dat: odhady, identifikace vybočujících hodnot, testy dobré shody, zpracování nepřímých měření, závislost parametrů.

Informace učitele

Kurs je zaměřen na teorii pravděpodobnosti a její použití při zpracování experimentálních dat, zejména v úlohách odhadu a testování hypotéz. Znalosti metod zpracování jsou využity pro plánování experimentů.

The aim is at the probability theory and its application in the evaluation of experimental data, in particular, in the statistical estimates and testing of hypotheses. The skills are used in planning experiments.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět určen pro studenty Fyzikálního inženýrství VUT.

• Statistika zápisu (nejnovější)