Шифра предмета:
319S2		 Назив предмета:
Обрада података у хемији животне средине

Школска година:

2024/2025.

Услови похађања:

Нема услова.

ЕСПБ:

6

Врста студија:

основне академске студије

Студијски програм:

Хемија животне средине: 4. година, летњи семестар, изборни (E14S2), научно-стручни предмет

Наставник:

др Јелена Ђ. Трифковић
редовни професор, Хемијски факултет, Студентски трг 12-16, Београд

Сарадници:

—

Фонд часова:

Недељно: четири часа предавања (4+0+0)

Циљеви:

Циљ курса је да студента упозна са елементима статистике и напредне обраде података у хемији животне средине кроз јасан, разумљив и практичан начин. Како се у пракси поред основних статистичких техника које омогућавају базичну обраду података и имају снажно упориште у контроли квалитета и доброј лабораторијској пракси, у све већој мери сусрећу технике оптимизације експерименталних услова и обраде мултиваријантних података, то је циљ курса да основне статистичке и хемометријске концепте представи пре свега на разумљив и интуитиван начин, одступајући од ригорозног математичког објашњавања. Посебна пажња је посвећена дефинисању и решавању конкретних примера и проблема који се јављају у пракси.

Исход:

Након овог курса студент би требало да буде оспособљен да кроз индивидуалан рад на рачунару: користи софтверске пакете за основну статистичку и напредну обраду података у хемији животне средине, правилно приказује резултате мерења, исправно одабира и примењује статистичке тестове значајности, схвата концепте метода мултиваријантне анализе, изводи закључке и тумачи резултате обраде података.

Облици наставе:

Предавања, колоквијуми. Предавања се изводе у рачунарској учионици уз демонстрацију примера на одговарајућим софтверима.

Ваннаставне активности:

—

Литература:

Основна литература:

  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.

Помоћна литература:

  • Материјал за предавања са теоријским основама и решеним примерима из праксе.

Додатни материјал:

—

  Наставне обавезе и начин оцењивања

Предавања:

10 поена (4 часа недељно)

Програм рада:

  1. Увод - Зашто статистика у Хемији животне средине?
    (Проблеми у мерењима у хемији животне средине. Шта је статистика? Како нам статистика помаже да раздвојимо релевантне информације од статистичког шума.)
  2. Мерења у хемији и приказивање резултата мерења
    (Променљиве и типови променљивих, хистограми, линијски графици, расути графици, табеларно приказивање, мере централне тенденције и мере расипања, грешке мерења, тачност, прецизност, пропагација грешака, значајне цифре, заокруживање бројева и исправно приказивање резултата мерења.)
  3. Теорија вероватноће и основне расподеле вероватноће
    (Вероватноћа, расподела вероватноће и расподела густине вероватноће, популација, статистички узорак, нормална расподела, Студентова расподела, Фишерова расподела, хи-квадрат расподела.)
  4. Статистичка значајност поређења два скупа мерења
    (Статистичко тестирање, нулта и алтернативна хипотеза, појмови значајности и поверења, снага, конзервативност и осетљивост статистичког теста, једносмерно и двосмерно тестирање, спољашње вредности, тестирање одступања од нормалне расподеле, поређење два статистички независна узорка, поређење два статистички зависна узорка, поређење варијанси два статистичка узорка, поређење више статистички независних узорака, једнофакторска и двофакторска анализа варијансе, post hoc тестови значајности: Фишеров, Тукијев и Шефеов модел.)
  5. Извод из непараметријских тестова значајности
    (Значајност разлике референтне и средње вредности, поређење статистички зависних и независних скупова података, поређење вишеструких скупова података, трендови у подацима - тест предзнака, тест предзнака и ранга, Мен-Витни У-тест, тест хомогеног низа, Крускал-Валисова и Фридманова анализа варијансе.)
  6. Корелација и регресија
    (Корелација као мера повезаности између променљивих, Пирсонов, Спирманов, Кендалов и Крускалов корелациони коефицијент, статистичка значајност корелације. Линеарно и нелинарно моделовање, метод најмањих квадрата, анализа варијансе и хи-квадрат тест као начини провере квалитета модела, коефицијенти модела и њихове грешке, грешке изведених резултата из коефицијената модела.)
  7. Експлоративна анализа мултиваријантних података
    Мултиваријантни подаци. Увод у експлоративну анализу мултиваријантних података. Анализа главне компоненте (Q и R мод) и хијерархијска кластерска анализа.

Колоквијуми:

30 поена

Писмени испит:

60 поена