Cílem týdenního kurzu je seznámit účastníky se základními metodami statistické analýzy jednorozměrných dat. Budou postupně probrány základy metrologie (chyby, nejistoty), metody analýzy jednorozměrných dat, metody analýzy rozptylu, lineární a nelineární regresní modely, metody lineární a nelineární kalibrace, korelační modely. Kurz bude probíhat praktickou formou v PC učebně, teoretický výklad bude doprovázen řešením příkladů vztahujících se k jednotlivým probíraným tématům.

1. Základy metrologie: klasifikace chyb měření, přesnost přístrojů, mezní hodnoty chyb, třída přesnosti přístroje, kvantilové a momentové chyby, chyby analytických výsledků, nejistoty výsledků, propagace chyb absolutních a relativních, propagování nejistot u analytických stanovení. Hromadění nejistot u instrumentálního stanovení.
    
2. Interaktivní statistická analýza jednorozměrných dat: diagnostiky exploratorní analýzy dat (grafy: krabicové, kvantilový, polosum, symetrie, Q-Q, rankitový, hustoty pravděpodobnosti, kruhový), ověření předpokladů o datech, transformace dat. Druhy rozdělení a určení rozdělení výběru. Základní statistiky polohy a rozptýlení při analýze výběru. Robustní statistiky ve stopové analýze. Hornův postup analýzy malých výběrů. Statistické testování, testy správnosti a testy přesnosti. Porovnávání výsledků s normou a validace analytických postupů. Párový test. Mocninná a Box-Coxova transformace: zlepšení symetrie rozdělení a stabilizace rozptylu transformací dat, selekční Hines-Hinesův graf, graf logaritmu věrohodnostní funkce, dva přístupy ke zpětné transformaci. Postup průzkumové analýzy spojitých dat. Postup užívání transformací.
    
3. Analýza rozptylu: Základní pojmy. Jednofaktorová analýza rozptylu. Technika vícenásobného porovnávání. Dvoufaktorová analýza rozptylu vyvážená a nevyvážená. Vliv hnojiva na výnos plodiny. Vliv konzervačního činidla na trvanlivost potravin.
    
4. Regresní modely: Lineární a nelineární regresní modely. Předpoklady metody nejmenších čtverců. Regresní diagnostika při výstavbě modelu. "Regresní triplet" (DATA, MODEL, METODA). Validizace analytické metody, porovnání s normou. Párový test dvou metod. Heteroskedasticita, autokorelace a multikolinearita v experimentálních závislostech. Věrohodnost stanoveného modelu. Výstavba vícerozměrného lineárního a nelineárního modelu. Analýza polynomů a odstranění multikolinearity.
    
5. Kalibrace (lineární a nelineární): Intervalový odhad neznámé koncentrace (obsahu). Limity přesnosti kalibrace: kritická úroveň, mez detekce a mez stanovení. Kritická hladina a šum metody. Určení kalibračního modelu pomocí regresní diagnostiky. Analýza vlivných bodů. Vliv přesnosti přístroje, metody a experimentu na limitu detekce.
    
6. Korelace: korelační modely pro dvě náhodné veličiny a pro více náhodných veličin; korelační koeficienty: globální, párový a parciální korelační koeficient. Obecný postup při vyšetřování korelace.
    
7. Nelineární regresní modely: formulace nelineárního regresního modelu; modely chyb měření; formulace kritéria nelineární regrese; geometrie nelineární regrese; výskyt lokálních minim, špatná podmíněnost parametrů v modelu, testování spolehlivosti určení parametrů. Postup při analýze nelineárního regresního modelu. Statistická analýza v nelineární regresi: nelinearita modelu, oblasti spolehlivosti parametrů; konfidenční intervaly parametrů, testy hypotéz o odhadech parametrů, spolehlivost odhadů parametrů. Výstavba regresního modelu: regresní diagnostika: statistická analýza reziduí a odhalení vlivných bodů; spolehlivost odhadů parametrů na základě těsnosti proložení. Postup při testování navrženého nelineárního modelu.

Registrace na tuto akci již byla ukončena.