C5981 Analýza dat a chemometrie v ochraně kulturního dědictví

Přírodovědecká fakulta
podzim 2008
Rozsah
2/0. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: k.
Vyučující
Mgr. Ing. Lubomír Prokeš, Ph.D. (přednášející)
Garance
prof. RNDr. Jiří Příhoda, CSc.
Ústav chemie – Chemická sekce – Přírodovědecká fakulta
Rozvrh
Út 15:00–16:50 C12/311
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.
Cíle předmětu
Hlavním cílem kurzu je osvojit si matematické metody analýzy dat.
Osnova
  • 1. Základní pojmy, pravděpodobnost, Bayesova věta, vágnost a nejistota (fuzzy množiny).
  • 2. Číselná a grafická reprezentace dat (popisná statistika), rozdělení dat a distribuční funkce, transformace a normalizace. Simulační metody (Monte Carlo, metody Bootstrap a Jacknife).
  • 3. Chyby měření, přesnost a správnost, opakovatelnost a reprodukovatelnost výsledků. Přesnost vypočtených hodnot. Zaokrouhlování výsledků. Analytický signál a šum. Limity detekce a stanovitelnosti. Toleranční a predikční intervaly.
  • 4. Jednorozměrná analýza dat (bodové a intervalové odhady, testování hypotéz, síla testu, neparametrické testy).
  • 5. Náhodný výběr, randomizace, ANOVA, navrhování experimentů (experimental design).
  • 6. Analýza závislostí: korelace, regresní analýza, ověřování předpokladů metody nejmenších čtverců, vážená a ortogonální regrese. Analýza reziduí, Bland-Altmanův graf. Kalibrace, validace nových metod. Nelineární regrese, linearizace a její důsledky. Mnohonásobná lineární regrese.
  • 7. Extrapolace a interpolace, numerické vyhlazování a aproximace: polynomy a spliny, metoda klouzavých průměrů, metoda Savitzky-Golay, jádra (kernels), diskrétní Fourierova transformace. Numerická derivace a integrace. Konvoluce a dekonvoluce. 8. Regulační diagramy, analýza časových řad.
  • 9. Analýza kategoriálních dat, kontingenční tabulky.
  • 10. Číselná a grafická reprezentace vícerozměrných dat. Klasifikační a regresní stromy. Křivky růstu a analýzy přežití.
  • 11. Mnohorozměrné kontingenční tabulky, korespondenční analýza.
  • 12. Pokročilé metody zpracování dat a metody pattern recognition. Metaanalýza dat a data mining. Metody umělé inteligence (umělé neuronové sítě, fuzzy metody, genetická optimalizace).methods, genetic optimalization).
Literatura
  • Meloun M., Militký J.: Kompendium statistického zpracování dat. Academia, Praha, 2001.
  • Meloun M., Militký J., Hill M.: Počítačová analýza vícerozměrných dat v příkladech. Academia, Praha 2005.
  • Montgomery D. C., Runger G. C.: Applied Statistics and Probability for Engineers. 3rd Ed., Wiley, New York,
  • Hendl J.: Přehled statistických metod zpracování dat. Portál, Praha, 2004.
  • Berthouex P. M., Brown L. C.: Statistics for Environmental Engineers. 2nd Ed., Lewis Publishers, Boca Raton, 2002.
  • Eckschlager K., Horsák I., Kodejš Z.: Vyhodnocování analytických výsledků a metod. SNTL, Praha, 1980.
Metody hodnocení
Přednáška, ukončení kolokviem
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2007 - akreditace, podzim 2007.
  • Statistika zápisu (nejnovější)
  • Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/podzim2008/C5981