Program przedmiotu “Metody statystyczne w chemii”

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Badania statystyczne Wykłady 1-2 © Leszek Smolarek.
Advertisements

Excel Narzędzia do analizy regresji
Test zgodności c2.
PODZIAŁ STATYSTYKI STATYSTYKA STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA
Statystyka Wojciech Jawień
Układy eksperymentalne analizy wariancji. Analiza wariancji Planowanie eksperymentu Analiza jednoczynnikowa, p poziomów czynnika, dla każdego obiektu.
Układy eksperymentalne analizy wariancji. Analiza wariancji Planowanie eksperymentu Analiza jednoczynnikowa, p poziomów czynnika, dla każdego obiektu.
Michał Kowalczykiewicz
Zmienne losowe i ich rozkłady
Analiza wariancji Marcin Zajenkowski. Badania eksperymentalne ANOVA najczęściej do eksperymentów Porównanie wyników z 2 grup lub więcej Zmienna niezależna.
PODSUMOWANIE WIADOMOŚCI ZE STATYSTYKI
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
Elementy Modelowania Matematycznego
Regresja w EXCELU.
Techniki chemometryczne w ocenie próbek środowiskowych i biologicznych
Statystyka w doświadczalnictwie
Statystyka w doświadczalnictwie
Analiza korelacji.
Niepewności przypadkowe
Metody numeryczne w chemii
Modele (hipotezy) zagnieżdżone
ANALIZA KORELACJI LINIOWEJ PEARSONA / REGRESJA LINIOWA
Wzory ułatwiające obliczenia
Wykład 4. Rozkłady teoretyczne
Metody Symulacyjne w Telekomunikacji (MEST) Wykład 6/7: Analiza statystyczna wyników symulacyjnych  Dr inż. Halina Tarasiuk
Doświadczalnictwo.
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
i jak odczytywać prognozę?
Ekonometria. Co wynika z podejścia stochastycznego?
BADANIE STATYSTYCZNE Badanie statystyczne to proces pozyskiwania danych na temat rozkładu cechy statystycznej w populacji. Badanie może mieć charakter:
KARTY KONTROLNE PRZY OCENIE LICZBOWEJ
Badania Operacyjne i Ekonometria. Literatura podstawowa 1.M.Anholcer, H.Gaspars, A.Owczrkowski Przykłady i zadania z badań operacyjnych i ekonometrii.
Hipotezy statystyczne
Prognozowanie i symulacje
NIEPEWNOŚĆ POMIARU Politechnika Łódzka
Kilka wybranych uzupelnień
Statystyka ©M.
Planowanie badań i analiza wyników
Analiza matematyczna i algebra liniowa
Seminarium licencjackie Beata Kapuścińska
Treści multimedialne - kodowanie, przetwarzanie, prezentacja Odtwarzanie treści multimedialnych Andrzej Majkowski.
Przedmiot: Ekonometria Temat: Szeregi czasowe. Dekompozycja szeregów
Ekonometryczne modele nieliniowe
Statystyka matematyczna czyli rozmowa o znaczeniu liczb Jan Bołtuć Piotr Pastusiak Wykorzystano materiały z:
Wnioskowanie statystyczne
Statystyka medyczna Piotr Kozłowski
Ekonometria stosowana
Metody Matematyczne w Inżynierii Chemicznej Podstawy obliczeń statystycznych.
Program przedmiotu “Opracowywanie danych w chemii” 1.Wprowadzenie: przegląd rodzajów danych oraz metod ich opracowywania. 2.Podstawowe pojęcia rachunku.
Weryfikacja hipotez statystycznych
Analiza szeregów czasowych
Zbiory fraktalne I Ruchy browna.
Szczecin, Paweł Majda Metrologia Dr hab. inż. Paweł Majda Konsultacje p. 139, piątek od 14 do 16 godz. Informacje dla studentów:
Monte Carlo, bootstrap, jacknife. 2 Literatura Bruce Hansen (2012 +) Econometrics, ze strony internetowej :
Przeprowadzenie badań niewyczerpujących, (częściowych – prowadzonych na podstawie próby losowej), nie daje podstaw do formułowania stanowczych stwierdzeń.
Testy nieparametryczne – testy zgodności. Nieparametryczne testy istotności dzielimy na trzy zasadnicze grupy: testy zgodności, testy niezależności oraz.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 7 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Rozkłady statystyk z próby dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium.
Treść dzisiejszego wykładu l Wprowadzenie do ekonometrii. l Model ekonomiczny i ekonometryczny. l Klasyfikacja modeli ekonometrycznych. l Klasyfikacja.
Człowiek – najlepsza inwestycja
WYKŁAD Teoria błędów Katedra Geodezji im. K. Weigla ul. Poznańska 2
Niepewności pomiarów. Błąd pomiaru - różnica między wynikiem pomiaru a wartością mierzonej wielkości fizycznej. Bywa też nazywany błędem bezwzględnym.
Statystyka matematyczna
Statystyka matematyczna
EKONOMETRIA Wykład 1a prof. UG, dr hab. Tadeusz W. Bołt
Analiza niepewności pomiarów Zagadnienia statystyki matematycznej
* PROCESÓW TECHNOLOGICZNYCH
MNK – podejście algebraiczne
PODSTAWY STATYSTYKI Wykład udostępniony przez dr hab. Jana Gajewskiego
Alfred Stach Instytut Paleogeografii i Geoekologii UAM
Zapis prezentacji:

Program przedmiotu “Metody statystyczne w chemii” Wprowadzenie: przegląd rodzajów danych oraz metod ich opracowywania. Podstawowe pojęcia rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej. Generatory liczb losowych. Podstawy analizy wyników pomiarów. Statystyczna weryfikacja hipotez. Analiza wariancji. Dopasowywanie modeli Regresja liniowa pojedyncza i wielokrotna. Porównywanie modeli. Szeregi czasowe. Analiza zależności struktura-aktywność (QSAR).

Zasady zaliczenia przedmiotu Wykład: Nie ma egzaminu. Zaliczenie na ocenę na podstawie: rozwiązania dwóch zestawów zadań, aktywności na wykładzie, wiedzy i aktywności wykazanej na ćwiczeniach, w razie potrzeby końcowego dopytu. Ćwiczenia: Zaliczenie na ocenę na podstawie: wyników dwóch kolokwiów (w połowie i na koniec semestru, wiedzy i aktywności wykazanej na ćwiczeniach.

Konsultacje Piątki godz. 11:00 – 12:00 p. 406

Literatura J. Czermiński i współautorzy, Metody statystyczne w doświadczalnictwie chemicznym. PWN, Warszawa. S. Brand, Analiza danych, PWN, Warszawa. A. Strzałkowski, A. Śliżyński, Matematyczne metody opracowywania wyników pomiarów, PWN, Warszawa. C. R. Rao, Modele liniowe statystyki matematycznej, PWN, Warszawa. R.G. Brereton, Chemometrics, Wiley.

Pochodzenie danych Pomiar (np. pomiary fizykochemiczne) Obserwacja (np. zapis zmiany liczebności populacji na określonym terenie) Symulacja (np. symulacje dynamiki molekularnej ewolucji czasowej zespołów cząsteczek)

Metody analizy danych Analiza statystyczna (obliczanie średnich i rozrzutu, ocena wiarygodności pomiarów, ocena istotności różnic wielkości zmierzonych w różnych miejscach) Dopasowywanie modeli matematycznych do danych pomiarowych (np.analiza regresyjna i konfluentna) Analiza skupień (znajdowanie skupisk obiektów o podobnych cechach) Analiza czynnikowa (wyławianie czynników określających większość właściwości zbioru danych lub zjawiska)

Zastosowania Analiza statystyczna wyników pomiarów: chemia analityczna, chemia medyczna, technologia chemiczna. Dopasowywanie modeli: chemia fizyczna, chemia organiczna, krystalochemia i inne metody określania struktury cząsteczek, chemia teoretyczna, technologia chemiczna. Analiza skupień: analiza konformacyjna, QSAR. Analiza czynnikowa: QSAR, spektroskopia.

Analizowane dane są wynikiem przeprowadzania doświadczeń (mogą to być „doświadczenia” numeryczne). Doświadczenie: przestrzeganie określonej procedury w wyniku której otrzymuje się wynik, któremu można przyporządkować liczbę lub uporządkowany ciąg liczb. Z uwagi na statystyczną naturę zjawiska oraz błędy pomiarowe wyniki różnych doświadczeń wykonanych na tym samym układzie są na ogół różne. Przestrzeń prób: zbiór wszystkich obszarów dla wszystkich wielkości składających się na wynik doświadczenia.

Prawdopodobieństwo (definicja Laplace’a) A – zdarzenie (np. szóstka w rzucie kostką). N(A) – liczba prób, w których wystąpiło zdarzenie A. N – liczba wszystkich prób.

Niektóre właściwości prawdopodobieństwa Zdarzenie przeciwne Przestrzeń wszystkich zdarzeń

Prawdopodobieństwo warunkowe i niezależność zdarzeń P(A|B)=P(AB)/P(B) P(AB)=P(A|B)P(B) Zdarzenia A i B są niezależne jeżeli P(A|B)=P(A) czyli P(AB)=P(A)P(B) A|B B A

Dla zdarzeń niezależnych Całkowite prawdopodobieństwo danego zdarzenia