Štatistické metódy vyhodnocovania neistôt v meraní

Typ práce: Dizertačná práca
Názov témy: Štatistické metódy vyhodnocovania neistôt v meraní
Názov témy anglicky: Statistical methods for uncertainty evaluation in measurement
Stav témy: schválené (prof. Ing. Viktor Smieško, PhD. – Predseda odborovej komisie)
Vedúci práce: doc. RNDr. Viktor Witkovský, CSc.
Fakulta: Fakulta elektrotechniky a informatiky
Garantujúce pracovisko: Ústav elektrotechniky – FEI
Max. počet študentov: 1
Akademický rok: 2018/2019
Navrhol: doc. RNDr. Viktor Witkovský, CSc.
Externá vzdelávacia inštitúcia: Ústav merania Slovenskej akadémie vied
Anotácia: Výskum metód a rozvoj počítačových algoritmov pre vyjadrenie a výpočet neistôt v meraní, s dôrazom na simulačné metódy Monte Carlo a metódy založené na numerickom invertovaní charakteristickej funkcie príslušného pravdepodobnostného rozdelenia. Tieto metódy a algoritmy budú porovnávané s existujúcimi metrologickými postupmi a následne budú aplikované na analýzu reálnych dát, vrátane analýzy neistôt výsledkov meraní. Predpokladom úspešného štúdia sú základné znalosti metód merania, metrológie, pravdepodobnosti a štatistiky a programovania v prostredí R a Matlab. V rámci štúdia získa doktorand rozsiahlé znalosti a kompetencie v oblasti matematického modelovania procesov merania a analýzy neistôt výsledkov merania, založených na štatistických a metrologických princípoch.
Anotácia anglicky: Research of methods and development of computer algorithms for expressing and calculating uncertainties in measurement, with emphasis on Monte Carlo simulation methods and numerical inversion methods of the characteristic functions of the associated probability distributions. These methods and algorithms will be compared to existing metrological procedures and will then be applied to real data analysis, including uncertainty analysis of measurement results. Prerequisites for successful study are basic knowledge of measurement methods and metrology, probability and statistics and programming in R and Matlab environment. As part of the study, the PhD student will gain extensive knowledge and competence in the field of mathematical modeling of measurement processes and analysis of measurement uncertainties based on statistical and metrological principles.