Praktická analýza dat a rizik
Kód | Zakončení | Kredity | Rozsah |
---|---|---|---|
16PADR | KZ | 4 | 1P+3C |
- Garant předmětu:
- Přednášející:
- Cvičící:
- Předmět zajišťuje:
- katedra dozimetrie a aplikace ionizujícího záření
- Anotace:
-
Záměrem předmětu je poskytnout studentům souhrn základních teoretický poznatků, zejména z oblasti pravděpodobnosti a statistiky, užitečných pro analýzu dat a rizik. Hlavní náplní předmětu je zejména praktická aplikace teoretických postupů, zejména analýza dat s využitím dostupného softwarového řešení. Studenti se naučí provést komplexní analýzu a zhodnocení dat a rizik.
- Požadavky:
- Osnova přednášek:
-
1.Úvod do zpracování dat, nejistoty měření a zpracování dat, klasifikace jevů přispívajících k výsledné nejistotě, kvantifikace nejistot
2.Základní statistické zpracování a průzkumová analýza jednorozměrných dat – popis a vlastnosti souboru jednorozměrných dat, ověření předpokladů o souboru dat, statistická analýza dat
3.Výběrové metody, základní statistická rozdělení, transformace dat, bodové a intervalové odhady, int. spolehlivosti
4.Lineární regresní modely, korelace, nelineární regresní modely
5.Testování statistických hypotéz, analýza rozptylu, korelační analýza
6.Popisná statistika vícerozměrných dat a průzkumová analýza, základní stat. analýza vícerozměrných dat
7.Klasické interpolační postupy, spline interpolace, aproximace funkcí a polynomem, vyhlazování dat
8.Risk analýza, zhodnocení rizik a plánování činností k odvrácení a eliminaci rizik
- Osnova cvičení:
-
1.Základní popis dat, reprezentativní soubor dat a základní grafická prezentace experimentálních dat
2.SW pro statistické zpracování dat a jejich vizualizaci
3.Grafické zpracování a prezentace dat, ukázky dostupného SW se zaměřením na open-source SW
4.Základní statistické zpracování a analýzy dat v programu R
5.Grafická vizualizace dat v programu R
6.Testování normality dat, transformace dat, výpočet základních statistik,
7.Grafická vizualizace dat v závislosti na geografické poloze – použití software QGIS
8.Kalibrace – kalibrace experimentálních dat
9.Aproximace a interpolace jednorozměrných dat
10.Aproximace a interpolace vícerozměrných dat
11.Praktické postupy pro identifikaci a popis rizik, identifikace zdrojů rizik
12.Praktické postupy kvalitativní a kvantitativní analýzy rizik, stanovení pravděpodobnosti ohrožení
13.Postupy komplexního hodnocení rizik a analýza následků
14.Zpracování vybraného souboru dat s grafickým výstupem – samostatná práce
15.Analýza rizik pro modelovou situaci – samostatná práce
- Cíle studia:
- Studijní materiály:
-
Povinná literatura:
[1] M. J. Crawley. The R Book. WILEY 2013.
[2] M. J. Crawley. Statistics: An Introduction Using R. WILEY 2015.
Doporučená literatura:
[3]A. Fiels, J. Miles, Z. Field: Discovering Statistics using R, SAGE Publications Ltd. 2012
[4]M. Meloun, J. Militký. Statistická analýza experimentálních dat. ACADEMIA 2004.
- Poznámka:
- Další informace:
- Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje
- Předmět je součástí následujících studijních plánů: