Course detail
Chemical Informatics II
FCH-BC_CHI2Acad. year: 2023/2024
Not applicable.
Language of instruction
Number of ECTS credits
Mode of study
Guarantor
Entry knowledge
Rules for evaluation and completion of the course
Aims
Study aids
Prerequisites and corequisites
Basic literature
Jiří Pavlík a kolektiv. Aplikovaná statistika. Praha: Vydavatelství VŠCHT Praha, 2005. ISBN 80-7080-569-2.
Recommended reading
Josef Pecinovský. Excel v příkladech – řešené úlohy. Praha: Grada Publishing, 2012. ISBN
Elearning
Classification of course in study plans
- Programme BKCP_CHCHTE Bachelor's 1 year of study, summer semester, compulsory
- Programme BPCP_ECHBM Bachelor's 1 year of study, summer semester, compulsory
- Programme BKCP_ECHBM Bachelor's 1 year of study, summer semester, compulsory
- Programme BPCP_CHCHTE Bachelor's 1 year of study, summer semester, compulsory
- Programme BKCP_CHTM Bachelor's 1 year of study, summer semester, compulsory
- Programme BPCP_CHTM Bachelor's 1 year of study, summer semester, compulsory
- Programme BPCP_CHTOZP Bachelor's 1 year of study, summer semester, compulsory
- Programme BKCP_CHTOZP Bachelor's 1 year of study, summer semester, compulsory
- Programme BPCP_CHTPO Bachelor's
specialization CHPL , 1 year of study, summer semester, compulsory
specialization PCH , 1 year of study, summer semester, compulsory
specialization BT , 1 year of study, summer semester, compulsory - Programme BKCP_CHTPO Bachelor's
specialization PCH , 1 year of study, summer semester, compulsory
specialization BT , 1 year of study, summer semester, compulsory
specialization CHPL , 1 year of study, summer semester, compulsory - Programme BPCP_CHMA Bachelor's 1 year of study, summer semester, compulsory
- Programme BPCP_CHTN Bachelor's 1 year of study, summer semester, compulsory
Type of course unit
Lecture
Teacher / Lecturer
Syllabus
Práce se seznamy a databázemi, evidence technických dat, Kontingenční grafy a tabulky
Základy získávání (měření), zpracování, analýzy a vyhodnocení dat
Statistické zpracování experimentálních dat, statistické funkce, statistické třídění dat, míry polohy a variability
Rozdělení pravděpodobností, náhodná veličina, analýza závislosti, míry závislosti
Závislost pevná, volná, statistická a korelační; Korelační počet; Regresní a korelační analýza;
Použití analytických nástrojů pro zpracování dat
BLOK II. - VYHLEDÁVÁNÍ ODBORNÝCH ZDROJŮ
Základy chemické legislativy, Databáze vlastností chemických látek, Databáze NIST a TOXLINE/TOXNET, Patenty – mezinárodní patentové třídění, Ochranné známky, Český Úřad průmyslového vlastnictví, Vyhledávání v národních i mezinárodních patentových databázích
Informační zdroje ve výzkumném cyklu – primární, sekundární, terciální, Vyhledávání vědeckých publikací, Nejdůležitější databáze (Thomson Reuters, Web of Science/Web of Knowledge, Databáze Elsevier Science Direct, American Chemical Society, Springer, Wiley), Možnosti knihovny FCH, Národní knihovna ČR, Scifinder
Exercise
Teacher / Lecturer
Ing. Martin Súkeník
Ing. Kristýna Janáková
Ing. Vojtěch Dobiáš
Ing. Zuzana Ivančová
Ing. Jiří Přibyl
Ing. Marek Řihák
Ing. Ivana Málková
Ing. Kristýna Müllerová
Ing. Tomáš Nešpor
Ing. Marcela Králová, Ph.D.
doc. Mgr. Věra Mazánková, Ph.D.
Ing. Monika Trudičová, Ph.D.
Ing. Michaela Fanglová
Ing. Sylvia Patakyová
Syllabus
Časový harmonogram výuky cvičení z Chemické informatiky I je koncipován tak, aby probíraná problematika na cvičení reflektovala a zároveň časově nepředbíhala problematiku řešenou na přednáškách k tomuto předmětu.
1.) Základní práce v software Origin
2.) Pokročilá práce v software Origin
3.) Základy popisné statistiky (modus, medián, průměr, kvantily, míry variability) + testování znalostí ze software Origin
4.) Základy popisné statistiky II (četnosti - relativní vs. absolutní), histogramy, diferenciální vs. integrální funkce
5.) Rozdělení pravděpodobnosti, normální rozdělení, testy normality
6.) Práce ve statistickém software se zaměřením na popisnou statistiku (STATISTICA)
7.) Chyby a nejistoty měření + ověření znalostí práce ve statistické software
8.) Korelační a regresní analýza
9.) Testování hypotéz (jedno výběrový, dvou výběrový a párový test)
10.) Testování hypotéz II (neparametrické testy, ANOVA, test odlehlých hodnot)
11.) Práce ve statistickém software se zaměřením na testování hypotéz (STATISTICA)
12.) Práce ve statistickém software se zaměřením na testování hypotéz II (STATISTICA)
13.) Ověření znalostí ze základní popisné statistiky, chyb a nejistot měření, korelační a regresní analýzy a testování hypotéz
Elearning