Statystyka w naukach chemicznych – teoria i praktyka 290-NC3-1STNC
Przedmiot ma na celu rozwinięcie zaawansowanych umiejętności analizy statystycznej w kontekście badań chemicznych, ze szczególnym uwzględnieniem zastosowań praktycznych w analizie danych eksperymentalnych i obliczeniowych.
Kurs obejmuje zarówno część teoretyczną, wprowadzającą w formalne podstawy metod statystycznych, jak i część praktyczną realizowaną w laboratorium komputerowym z zastosowaniem oprogramowania MS-Excel oraz Statistica (Tibco).
Omawiane są klasyczne i nowoczesne metody testowania hipotez, w tym testy parametryczne (np. test t-Studenta, test F, testy dla wariancji) oraz nieparametryczne (np. testy U Manna–Whitneya, Wilcoxona, Kruskala–Wallisa). Szczególny nacisk położony jest na właściwy dobór testów statystycznych do rodzaju danych chemicznych i spełnienia założeń statystycznych.
Studenci uczą się konstruowania modeli regresji liniowej prostej, wielokrotnej oraz nieliniowej, wraz z oceną jakości dopasowania i interpretacją współczynników.
W ramach zajęć omawiane są również zagadnienia projektowania eksperymentów (Design of Experiments, DoE), umożliwiające optymalizację liczby doświadczeń oraz zwiększenie wiarygodności wniosków.
Kurs obejmuje analizę wariancji (ANOVA) jedno- i dwuczynnikową wraz z interpretacją wyników w kontekście porównywania serii danych eksperymentalnych.
Studenci poznają także metody analizy wielowymiarowej, w tym analizę głównych składowych (Principal Component Analysis, PCA), stosowaną m.in. w analizie spektralnej, chemometrii i kontroli jakości.
Zajęcia prowadzone są w laboratorium komputerowym z wykorzystaniem specjalistycznego oprogramowania statystycznego, co pozwala na bezpośrednie zastosowanie omawianych metod do rzeczywistych danych badawczych.
W części teoretycznej omawiane są założenia statystyczne, rozkłady prawdopodobieństwa, błędy pomiarowe, niepewności oraz interpretacja wyników testów.
W trakcie kursu kładziony jest nacisk na umiejętność krytycznej analizy i weryfikacji danych eksperymentalnych oraz interpretację wyników w kontekście procesów chemicznych.
Studenci rozwijają kompetencje w zakresie raportowania i wizualizacji danych, zgodnie z zasadami dobrych praktyk badawczych.
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia przedmiotu
Założenia (opisowo)
Koordynatorzy przedmiotu
Kryteria oceniania
Zaliczenie w oparciu o sprawdzian pisany na komputerze.
Literatura
Miller J.N., Miller J.C., Statistics and Chemometrics for Analytical Chemistry, Pearson Education, 7th ed., 2018.
Bevington P.R., Robinson D.K., Data Reduction and Error Analysis for the Physical Sciences, McGraw-Hill, 3rd ed., 2003.
Brereton R.G., Chemometrics: Data Analysis for the Laboratory and Chemical Plant, Wiley, 2003.
Lavine B., Workman J. Jr., Chemometrics, Elsevier, 2018.
Box G.E.P., Hunter J.S., Hunter W.G., Statistics for Experimenters: Design, Innovation, and Discovery, Wiley, 2nd ed., 2005.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: