Šifra predmeta:
319S2
Naziv predmeta:
Obrada podataka u hemiji životne sredine

Školska godina:

2023/2024.

Uslovi pohađanja:

Nema uslova

ESPB:

6

Vrsta studija:

osnovne akademske studije

Studijski program:

Hemija životne sredine: 4. godina, letnji semestar, izborni (E14S2), naučno-stručni predmet

Nastavnik:

dr Jelena Đ. Trifković
vanredni profesor, Hemijski fakultet, Studentski trg 12-16, Beograd

Saradnici:

Fond časova:

Nedeljno: četiri časa predavanja (4+0+0)

Ciljevi:

Cilj kursa je da studenta upozna sa elementima statistike i napredne obrade podataka u hemiji životne sredine kroz jasan, razumljiv i praktičan način. Kako se u praksi pored osnovnih statističkih tehnika koje omogućavaju bazičnu obradu podataka i imaju snažno uporište u kontroli kvaliteta i dobroj laboratorijskoj praksi, u sve većoj meri susreću tehnike optimizacije eksperimentalnih uslova i obrade multivarijantnih podataka, to je cilj kursa da osnovne statističke i hemometrijske koncepte predstavi pre svega na razumljiv i intuitivan način, odstupajući od rigoroznog matematičkog objašnjavanja. Posebna pažnja je posvećena definisanju i rešavanju konkretnih primera i problema koji se javljaju u praksi.

Ishod:

Nakon ovog kursa student bi trebalo da bude osposobljen da kroz individualan rad na računaru: koristi softverske pakete za osnovnu statističku i naprednu obradu podataka u hemiji životne sredine, pravilno prikazuje rezultate merenja, ispravno odabira i primenjuje statističke testove značajnosti, shvata koncepte metoda multivarijantne analize, izvodi zaključke i tumači rezultate obrade podataka.

Oblici nastave:

Predavanja, kolokvijumi. Predavanja se izvode u računarskoj učionici uz demonstraciju primera na odgovarajućim softverima.

Vannastavne aktivnosti:

Literatura:

Osnovna literatura:

  1. James N. Miller, Jane C. Miller: Statistics and Chemometrics for Analytical Chemistry, 6th ed., Pearson Education Ltd., Harlow, 2010.
  2. Richard G. Brereton: Chemometrics: Data Analysis for the Laboratory and Chemical Plant, Wiley, 2003.
  3. William P. Gardiner: Statistical Analysis Methods for Chemists: A Software Based Approach, Royal Society of Chemistry Publishing, Cambridge, UK, 1997.

Pomoćna literatura:

  • Materijal za predavanja sa teorijskim osnovama i rešenim primerima iz prakse.

Dodatni materijal:

  Nastavne obaveze i način ocenjivanja

Predavanja:

10 poena (4 časa nedeljno)

Program rada:

  1. Uvod - Zašto statistika u Hemiji životne sredine?
    (Problemi u merenjima u hemiji životne sredine. Šta je statistika? Kako nam statistika pomaže da razdvojimo relevantne informacije od statističkog šuma.)
  2. Merenja u hemiji i prikazivanje rezultata merenja
    (Promenljive i tipovi promenljivih, histogrami, linijski grafici, rasuti grafici, tabelarno prikazivanje, mere centralne tendencije i mere rasipanja, greške merenja, tačnost, preciznost, propagacija grešaka, značajne cifre, zaokruživanje brojeva i ispravno prikazivanje rezultata merenja.)
  3. Teorija verovatnoće i osnovne raspodele verovatnoće
    (Verovatnoća, raspodela verovatnoće i raspodela gustine verovatnoće, populacija, statistički uzorak, normalna raspodela, Studentova raspodela, Fišerova raspodela, hi-kvadrat raspodela.)
  4. Statistička značajnost poređenja dva skupa merenja
    (Statističko testiranje, nulta i alternativna hipoteza, pojmovi značajnosti i poverenja, snaga, konzervativnost i osetljivost statističkog testa, jednosmerno i dvosmerno testiranje, spoljašnje vrednosti, testiranje odstupanja od normalne raspodele, poređenje dva statistički nezavisna uzorka, poređenje dva statistički zavisna uzorka, poređenje varijansi dva statistička uzorka, poređenje više statistički nezavisnih uzoraka, jednofaktorska i dvofaktorska analiza varijanse, post hoc testovi značajnosti: Fišerov, Tukijev i Šefeov model.)
  5. Izvod iz neparametrijskih testova značajnosti
    (Značajnost razlike referentne i srednje vrednosti, poređenje statistički zavisnih i nezavisnih skupova podataka, poređenje višestrukih skupova podataka, trendovi u podacima - test predznaka, test predznaka i ranga, Men-Vitni U-test, test homogenog niza, Kruskal-Valisova i Fridmanova analiza varijanse.)
  6. Korelacija i regresija
    (Korelacija kao mera povezanosti između promenljivih, Pirsonov, Spirmanov, Kendalov i Kruskalov korelacioni koeficijent, statistička značajnost korelacije. Linearno i nelinarno modelovanje, metod najmanjih kvadrata, analiza varijanse i hi-kvadrat test kao načini provere kvaliteta modela, koeficijenti modela i njihove greške, greške izvedenih rezultata iz koeficijenata modela.)
  7. Eksplorativna analiza multivarijantnih podataka
    Multivarijantni podaci. Uvod u eksplorativnu analizu multivarijantnih podataka. Analiza glavne komponente (Q i R mod) i hijerarhijska klasterska analiza.

Kolokvijumi:

30 poena

Pismeni ispit:

60 poena