|
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar |
Vegyészmérnöki alapképzési szak nappali BSc |
A tantárgy neve angolul: Design of Experiments
| Tantárgy kódja | Követelmény | Kredit |
| BMEVEVMA606 | 2+1+0/f | 3 |
Lakné Dr. Komka Kinga, Kémiai és Környezeti Folyamatmérnöki Tanszék
|
Lakné Dr. Komka Kinga
|
egyetemi adjunktus |
Kémiai és Környezeti Folyamatmérnöki Tanszék |
|
Dr. Mihalovits Máté |
egyetemi adjunktus |
Kémiai és Környezeti Folyamatmérnöki Tanszék |
|
Dr. Kemény Sándor |
professor emeritus |
Kémiai és Környezeti Folyamatmérnöki Tanszék |
|
Dr. Deák András |
egyetemi docens |
Kémiai és Környezeti Folyamatmérnöki Tanszék |
Valószínűségszámítási és matematikai statisztikai alapismeretek
kötelező előzetes követelmény: Matemetika A3c vegyész- és biomérnököknek (BMETE90AX18)
Megtanítani a normális eloszlású mérési adatok matematikai statisztikai kezelésének legfontosabb módszereit és a használható információt gazdaságosan szolgáltató kísérletek tervezésének alapjait és kiértékelését.
A kurzus hallgatói egyrészt megismerik a mérési adatok statisztikai elemzésének elméleti hátterét, a gyakorlati példák megoldása során pedig elsajátítják a leggyakrabban használt statisztikai vizsgálatokat. Részletesen tárgyaljuk a konfidencia-intervallum, a statisztikai hipotézisvizsgálat, az egyváltozós lineáris regresszió és a kísérlettervezés módszerét.
Név: | Beosztás: | Tanszék, Int.: |
Dr. Kemény Sándor | professor emeritus | Kémiai és Környezeti Folyamatmérnöki Tanszék |
Dr. Deák András Lakné Dr. Komka Kinga | egyetemi docens egyetemi adjunktus | Kémiai és Környezeti Folyamatmérnöki Tanszék Kémiai és Környezeti Folyamatmérnöki Tanszék |
A tanulási eredmények között az adott szak Képzési és Kimeneti Követelményében [18/2016. (VIII. 5.) EMMI rendelet] előírt tanulási eredmények szerepelnek kékkel. A jelen tantárgy ezekhez való hozzájárulása feketével szedett.
Tudás
Ismeri a vegyiparban és általában a kémiai folyamatokban használatos mérési és elemzési módszereket, eszközöket és mérőberendezéseiket, és azok alkalmazhatósági körülményeit.
Rendelkezik a normális eloszlású mérési adatok egyszerűbb statisztikai kiértékeléséhez szükséges tudással.
Ismeri a paraméterbecslés és a hipotézisvizsgálat (statisztikai próba) alapelvét és megoldási lépéseit.
Ismeri a lineáris regresszió alapelvét és alkalmazásának korlátait.
Ismeri a kísérletek helyes és költséghatékony tervezésének módszerét.
Képesség
Képes alkalmazni a kémiai folyamatokhoz és kémiai technológiákhoz kapcsolódó elemzés és tervezés számítási, modellezési elveit és módszereit.
Képes mérési eredmények egyszerűbb statisztikai kiértékelésére: két minta összehasonlítására; két változó közti kapcsolat leírására.
Meg tud tervezni és ki tud értékelni egy adott biológiai vagy biotechnológiai probléma feltárását célzó kísérletsorozatot.
Attitűd
Munkája végzésében mindig érvényesíti a minőségi szemléletet és alkalmazza egyúttal a korszerű minőségügyi eljárásokat.
A statisztikai elemzés során törekszik a megfelelő kérdés feltételére, majd annak pontos és precíz megválaszolására.
Figyelmet fordít arra, hogy statisztikai számításait más szakember számára is átláthatóan és követhetően dokumentálja.
Törekszik arra, hogy feladatainak megoldása, vezetési döntései az irányított munkatársak véleményének megismerésével, lehetőleg együttműködésben történjenek meg.
A kémiai vagy vegyipari problémák statisztikai eszközök alkalmazásával történő megoldása során együttműködésre törekszik a kutatókkal ill. a fejlesztő- vagy folyamatmérnökökkel.
Autonómia és felelősség
Szükség, lehetőség esetén új szakmai megoldások kidolgozását, bevezetését kezdeményezi.
Képes a kémiai és vegyipari problémák csoportos megoldása során a statisztikai szempontok érvényesítésére.
Utolsó módosítás: 2024-01-30 16:59:31