Wykłady

Nazwa przedmiotu: Podstawy analizy wyników badań doświadczalnych
Prowadzący: Prof. Marek Dobosz
Opis przedmiotu: Podstawowe pojęcia i twierdzenia statystyki Populacja generalna, próba, zmienna losowa, N-wymiarowa zmienna losowa, prawdopodobieństwo, rozkład prawdopodobieństwa zmiennej losowej dyskretnej oraz zmiennej losowej ciągłej, dystrybuanta zmiennej losowej, wartość oczekiwana, wariancja, kwantyl, mediana, moda, itd. Korelacja i twierdzenia o korelacji.
Parametry i funkcje opisujące zbiór danych doświadczalnych Estymacja punktowa. Miary miejsca skupienia oraz rozproszenia wyników. Zastosowania średniej harmonicznej i geometrycznej.
Przypadkowe błędy obserwacji; związek niepewności pomiaru z rozkładem zmiennej losowej – niepewność rozszerzona wyniku pomiaru, niepewność średniej. Parametry kształtu rozkładu. Przegląd podstawowych rozkładów prawdopodobieństwa i ich zastosowań. Siatki funkcyjne. Estymacja przedziałowa. Zestawienie najczęściej stosowanych w praktyce statystyk testowych. Hipotezy parametryczne – ogólna metodologia (kompendium stosowanych statystyk testowych). Błędy wnioskowania statystycznego. Wyznaczanie liczebności próby dla realizacji testu. Wybrane hipotezy nieparametryczne.
Analiza wariancji. Istota analizy wariancji, założenia i metody ich weryfikacji. ANOVA jednoczynnikowa. Model stały i losowy. ANOVA dwuczynnikowa z pojedynczą obserwacją i z powtórzeniami. Interakcje. Plany randomizowane kwadratowe; kwadrat łaciński, grecko-łaciński, randomizacja planów kwadratowych.
Analiza korelacji Wielowymiarowa analiza kowariancji i korelacji.
Wielowymiarowa
analiza regresji Redukcja stopnia wielomianu do regresji liniowej. Metody linearyzacji regresji nieliniowej. Metoda sumy najmniejszych kwadratów – wyznaczanie współczynników regresji wielokrotnej. ANOVA dla regresji. Korelacja a regresja. Ocena jakości modelu na podstawie analizy reszt. Statystyczny opis regresji; istotność modelu regresji, istotność współczynników regresji, adekwatność modelu regresji. Przedziały ufności; dla współczynników regresji, dla prostej regresji, przedział predykcji.
Materiały pomocnicze (wpisz hasło):

Ocena przedmiotu przez studentów za ostatni rok:

    Brak wysłanych ankiet.

Ankieta: Link do ankiety