Detail předmětu
Analýza měřických dat
Akademický rok 2023/24
IE52 předmět zařazen v 1 studijním plánu
D-K-C-GK / GAK zimní semestr 1. ročník
Vícerozměrné veličiny a jejich charakteristiky. Kriteria přesnosti a jejich význam. Testování a analýza výsledků měření a vstupních hodnot do vyrovnání. Fyzikální a matematická korelace. Parciální a vícerozměrná korelace. Matice korelačních koeficientů a kovarianční matice. Systematické chyby. Zákony hromadění chyb. Chyby složených funkcí. Analýza mezních chyb. Vyrovnání korelovaných měření. Bloková vyrovnání. Kolokace. Kalmanův filtr. Robustní metody vyrovnání. Analýza kovariančních a váhových matic. Plánování experimentu a optimalizační metody. Zpracování návrhu metodiky a technologie analýzy souboru výsledků pro doktorskou práci.
Kredity
8 kreditů
Jazyk studia
čeština
semestr
zimní
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Způsob a kritéria hodnocení
zkouška
Vstupní znalosti
Metody matematické a statistické analýzy. Přehled o základních metodách datové analýzy a vyrovnání.
Učební cíle
Zvládnutí metod analýzy a testování výsledků měření. Pochopení korelačních vazeb a jejich uplatnění v procesu vyrovnání. Pochopení principů kolokace, Kalmanovy filtrace dat a robustních vyrovnávacích metod. Získání přehledu o metodice plánování experimentů a optimalizačních metodách.
Základní literatura
Borradaile, G.: Statistics for Earth Science Data. Springer Verlag 2003
Teunissen, P.J.G.: Testing Theory - an Introduction. Delft University Press 2002
Teunissen, P.J.G.: Testing Theory - an Introduction. Delft University Press 2002
Osnova
1. Vícerozměrné veličiny a jejich charakteristiky. Kriteria přesnosti a jejich význam.
2. Testování a analýza výsledků měření. Fyzikální a matematická korelace. Testování vstupních hodnot do vyrovnání.
3. Systematické chyby. Zákony hromadění chyb. Chyby složených funkcí.
4. Matice korelačních koeficientů a kovarianční matice. Vyrovnání korelovaných měření. Bloková vyrovnání.
5. Collocation. Kalman filter. Robust adjustment methods. Analýza kovariančních a váhových matic.
6. Plánování experimentu a optimalizační metody.
2. Testování a analýza výsledků měření. Fyzikální a matematická korelace. Testování vstupních hodnot do vyrovnání.
3. Systematické chyby. Zákony hromadění chyb. Chyby složených funkcí.
4. Matice korelačních koeficientů a kovarianční matice. Vyrovnání korelovaných měření. Bloková vyrovnání.
5. Collocation. Kalman filter. Robust adjustment methods. Analýza kovariančních a váhových matic.
6. Plánování experimentu a optimalizační metody.
Prerekvizity
Metody matematické a statistické analýzy. Přehled o základních metodách datové analýzy a vyrovnání.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.
Nabízet zahraničním studentům
Nenabízet
Předmět na webu VUT
Přednáška
13 týdnů, 3 hod./týden, nepovinné
Osnova
1. Vícerozměrné veličiny a jejich charakteristiky. Kriteria přesnosti a jejich význam.
2. Testování a analýza výsledků měření. Fyzikální a matematická korelace. Testování vstupních hodnot do vyrovnání.
3. Systematické chyby. Zákony hromadění chyb. Chyby složených funkcí.
4. Matice korelačních koeficientů a kovarianční matice. Vyrovnání korelovaných měření. Bloková vyrovnání.
5. Collocation. Kalman filter. Robust adjustment methods. Analýza kovariančních a váhových matic.
6. Plánování experimentu a optimalizační metody.
2. Testování a analýza výsledků měření. Fyzikální a matematická korelace. Testování vstupních hodnot do vyrovnání.
3. Systematické chyby. Zákony hromadění chyb. Chyby složených funkcí.
4. Matice korelačních koeficientů a kovarianční matice. Vyrovnání korelovaných měření. Bloková vyrovnání.
5. Collocation. Kalman filter. Robust adjustment methods. Analýza kovariančních a váhových matic.
6. Plánování experimentu a optimalizační metody.