1. Úvod do statistiky – vysvětlení její použitelnosti pro metalurgy. Grafické znázornění souboru dat, posouzení typu dat. Obecné zásady testování.
2. Ověření homogenity souboru pomocí grafů. Vybočující hodnoty – jejich zobrazení, detekce (krabicový diagram) a řešení.
3. Ověření nezávislosti dat pomocí grafů. Vliv závislosti v datech na kvalitu zpracování souboru.
4. Ověření normality dat: normální rozdělení, Gaussova křivka a její parametry, empirický histogram. Důvody požadované normality a postup, není-li splněna.
5. Číselné charakteristiky polohy, variability, šikmosti a špičatosti. Pojem robustnosti číselných charakteristik.
6. Teoretické rozdělení Studentovo, Fischerovo a Pearsonovo: grafy rozdělení. Příklady těchto rozdělení, práce s tabulkami kvantilů a kritických hodnot.
7. Odhady bodové a intervalové. Pojmy „stupeň spolehlivosti“ a „hladina významnosti“.
8. Analýza dvou statistických souborů: testování významnosti rozdílu výběrových průměrů a výběrových rozptylů; dvouvýběrový t-test, F test.
9. Hodnocení míry závislosti (korelace) dvou veličin: Pearsonův koeficient korelace, Spearmanův koeficient pořadové korelace.
10. Regresní analýza – jednoduchá (párová) lineární regrese. Odhad regresních koeficientů pomocí metody nejmenších čtverců. Hodnocení významnosti a kvality regresní funkce. Jednoduché nelineární regresní modely (mocninný, exponenciální, logaritmický, kvadratický a polynomický).
11. Regresní analýza – vícenásobná lineární regrese. Hodnocení významnosti modelu a regresních koeficientů. Použití vícenásobné regrese.
2. Ověření homogenity souboru pomocí grafů. Vybočující hodnoty – jejich zobrazení, detekce (krabicový diagram) a řešení.
3. Ověření nezávislosti dat pomocí grafů. Vliv závislosti v datech na kvalitu zpracování souboru.
4. Ověření normality dat: normální rozdělení, Gaussova křivka a její parametry, empirický histogram. Důvody požadované normality a postup, není-li splněna.
5. Číselné charakteristiky polohy, variability, šikmosti a špičatosti. Pojem robustnosti číselných charakteristik.
6. Teoretické rozdělení Studentovo, Fischerovo a Pearsonovo: grafy rozdělení. Příklady těchto rozdělení, práce s tabulkami kvantilů a kritických hodnot.
7. Odhady bodové a intervalové. Pojmy „stupeň spolehlivosti“ a „hladina významnosti“.
8. Analýza dvou statistických souborů: testování významnosti rozdílu výběrových průměrů a výběrových rozptylů; dvouvýběrový t-test, F test.
9. Hodnocení míry závislosti (korelace) dvou veličin: Pearsonův koeficient korelace, Spearmanův koeficient pořadové korelace.
10. Regresní analýza – jednoduchá (párová) lineární regrese. Odhad regresních koeficientů pomocí metody nejmenších čtverců. Hodnocení významnosti a kvality regresní funkce. Jednoduché nelineární regresní modely (mocninný, exponenciální, logaritmický, kvadratický a polynomický).
11. Regresní analýza – vícenásobná lineární regrese. Hodnocení významnosti modelu a regresních koeficientů. Použití vícenásobné regrese.