Робоча програма навчальної дисципліни хемометричні методи аналізу даних напряму підготовки 0703 хімія для спеціальності 070301 хімія спеціалізації „Дизайн матеріалів І хімічна інформатика

Вид материалаДокументы

Содержание


Опис навчальної дисципліни
Мета та завдання навчальної дисципліни
Структура навчальної дисципліни
Модуль 1 – лекції
Усього годин
Теми лабораторних занять
6. Самостійна робота
7. Методи навчання
Шкала оцінювання
10. Методичне забезпечення
11. Рекомендована література
Подобный материал:

Міністерство освіти і науки України


Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна


Кафедра хімічного матеріалознавства


ЗАТВЕРДЖУЮ


Перший проректор


___________________________


“______”_______________20___ р.


РОБОЧА ПРОГРАМА НАВЧАЛЬНОЇ ДИСЦИПЛІНИ


Хемометричні методи аналізу даних




напряму підготовки 0703 хімія


для спеціальності 8.070301 хімія


спеціалізації „Дизайн матеріалів і хімічна інформатика”


хімічного факультету


Кредитно-модульна система

організації навчального процесу


Харків – 2009


Робоча програма навчальної дисципліни „Хемометричні методи аналізу даних” для студентів за напрямом підготовки 0703 хімія, спеціальністю 8.070301 хімія.


Розробники: Холін Юрій Валентинович, д.х.н., професор, зав. кафедри хімічного матеріалознавства, Пантелеймонов Антон Віталійович, к.х.н., ст. викл. кафедри хімічного матеріалознавства


Робоча програма затверджена на засіданні кафедри хімічного матеріалознавства


Протокол № 7 від “23”листлопада 2009 р.


Завідувач кафедри _______________________ Холін Ю.В.


“23”листопада 2009 р.


Схвалено методичною комісією хімічного факультету


Протокол № ___ від “____”________________20___ р.


“_____”________________20__ р.


Голова _______________________ Юрченко О.І.


  1. Опис навчальної дисципліни

Найменування показників

Галузь знань, напрям підготовки, освітньо-кваліфікаційний рівень

Характеристика навчальної дисципліни

Кількість кредитів – 3

Напрям підготовки

0703 хімія

денна форма навчання

за вибором


Модулів – 1

Спеціальність 8.070301 хімія


Рік підготовки:

V-й

Семестр

9-й

Загальна кількість годин 132

Лекції

54 год.

Тижневих годин для денної форми навчання:

аудиторних – 3

самостійної роботи студента – 2.9

Освітньо-кваліфікаційний рівень: магістр


Самостійна робота

52 год.

Вид контролю:

екзамен



  1. Мета та завдання навчальної дисципліни

Мета: навчити студентів використовувати хемометричні (статистичні та інші математичні) методи для обробки масивів експериментальних даних, зокрема, результатів кількісного фізико-хімічного аналізу.

У результаті вивчення даного курсу студент повинен

знати: засади хемометрії як міждисциплінарної науки для вилучення змістовної інформації з експериментальних даних та обробки даних хімічного експерименту.

вміти: використовувати комплекс хемометричних методів та розрахункових засобів для оцінювання параметрів хімічних систем.


  1. Програма навчальної дисципліни

Модуль 1. Лекції

Тема 1. Хемометрія як міждисциплінарна наукова дисципліна. Хемометрія та хімія, хемометрія та прикладна статистика.

Тема 2. Огляд завдань хемометрії та головних хемометричних методів.

Тема 3. Засади параметричної статистики. Розподіл похибок Гауса як граничний. Метод максимуму правдоподібності. Метод найменших квадратів (МНК). Розрахункова схема МНК. Некоректний характер задачі МНК та засоби регуляризації (Тихонівська регуляризація, сингулярний розклад як одна з реалізацій Тихонівської регуляризації). Статистичні властивості оцінок МНК. Аналіз адекватності моделей (глобальні та локальні критерії).

Тема 4. Закон розподілу Лапласа як граничний. Метод найменших модулів (МНМ). Розрахункова схема МНМ.

Тема 5. Робастні оцінки. Різновиди робастних оцінок. М-оцінки Хьюбера. Розрахункова схема М-оцінювання. Робастні оцінки теорії нечітких множин (ТНМ). Розрахункова схема оцінювання за допомогою ТНМ.

Тема 6. Крос-валідація як засіб оцінки адекватності та верифікації моделей. Параметрична ідентифікація на основі крос-валідації.

Тема 7. Розв’язання некоректно поставлених задач, що виникають при оцінці енергетичної неоднорідності поверхонь.

Тема 8. Кластерний і дискримінантний аналіз. Приклади використання для вилучення змістовної хімічної інформації з великих масивів експериментальних даних.

Тема 9. Кореляційний аналіз. Кореляційні рівняння в хімії.

  1. Структура навчальної дисципліни

Модулі і теми

Кількість годин

Денна форма

Усього

у тому числі

л

п

лаб

інд

ср

1

2

3

4

5

6

7

Модуль 1 – лекції

Тема 1

7.5

3







1.5

3

Тема 2

7.5

3







1.5

3

Тема 3

37.5

15







7.5

15

Тема 4

15

6







3

6

Тема 5

15

6







3

6

Тема 6

7.5

3







1.5

3

Тема 7

15

6







3

6

Тема 8

15

6







3

6

Тема 9

12

6







2

4

Разом за модулем 1

132

54







26

52

Усього годин

132

54







26

52



  1. Теми лабораторних занять



з/п

Назва теми

Кількість

годин








6. Самостійна робота

Назва теми

Кількість

годин

ср

пір

Тема 1. Хемометрія як міждисциплінарна наукова дисципліна. Хемометрія та хімія, хемометрія та прикладна статистика.

3

1.5

Тема 2. Огляд завдань хемометрії та головних хемометричних методів.

3

1.5

Тема 3. Засади параметричної статистики. Розподіл похибок Гауса як граничний. Метод максимуму правдоподібності. Метод найменших квадратів (МНК). Розрахункова схема МНК. Некоректний характер задачі МНК та засоби регуляризації (Тихонівська регуляризація, сингулярний розклад як одна з реалізацій Тихонівської регуляризації). Статистичні властивості оцінок МНК. Аналіз адекватності моделей (глобальні та локальні критерії).

15

7.5

Тема 4. Закон розподілу Лапласа як граничний. Метод найменших модулів (МНМ). Розрахункова схема МНМ.

6

3

Тема 5. Робастні оцінки. Різновиди робастних оцінок. М-оцінки Хьюбера. Розрахункова схема М-оцінювання. Робастні оцінки теорії нечітких множин (ТНМ). Розрахункова схема оцінювання за допомогою ТНМ.

6

3

Тема 6. Крос-валідація як засіб оцінки адекватності та верифікації моделей. Параметрична ідентифікація на основі крос-валідації.

3

1.5

Тема 7. Розв’язання некоректно поставлених задач, що виникають при оцінці енергетичної неоднорідності поверхонь.

6

3

Тема 8. Кластерний і дискримінантний аналіз. Приклади використання для вилучення змістовної хімічної інформації з великих масивів експериментальних даних.

6

3

Тема 9. Кореляційний аналіз. Кореляційні рівняння в хімії.

4

2


7. Методи навчання

Лекції, самостійна робота, виконання розрахункових завдань на комп’ютері.


8. Методи контролю

Екзамен.


9. Розподіл балів, які отримують студенти

Робота підчас лекцій

Підсумковий семестровий контроль

(екзамен)

Сума

Модуль 1

Теми 1-9

10

90

100


Шкала оцінювання

Сума балів за всі види навчальної діяльності протягом семестру

Оцінка ECTS

Оцінка за національною шкалою

90 – 100

А

відмінно

80-89

В

добре

70-79

С

60-69

D

задовільно

50-59

Е

1-49

FX

незадовільно


10. Методичне забезпечення

1. Робоча програма навчальної дисципліни.

2. Навчальні посібники, монографії, наукові статті.

3. Документація до програмного забезпечення.


11. Рекомендована література

Базова
  1. Холин Ю.В. Количественный физико-химический анализ комплексообразования в растворах и на поверхности химически модифицированных кремнеземов: содержательные модели, математические методы и их приложения. – Харьков: Фолио, 2000. – 288 с.
  2. Холин Ю.В., Никитина Н.А., Пантелеймонов А.В., Решетняк Е.А., Бугаевский А.А., Логинова Л.П. Метрологические характеристики методик обнаружения с бинарным откликом. – Харьков: Тимченко, 2008. – 128 с.


Допоміжна
  1. Huber P. Robust statistical procedures, in: CBMS-NSF Regional conf. series in appl. mathematics, SIAM, Philadelphia, 1996.
  2. Родионова О.Е. Хемометрика: достижения и перспективы / О.Е. Родионова, А.Л. Померанцев // Успехи химии. – 2006. – Т. 75, № 4. – С. 302-321.
  3. Wold S. Chemometrics: what do we mean with it, and what do we want from it? // Chemom. Intell. Lab. Syst. – 1995. – V. 30, No 1. – P. 109-115.
  4. Massart D.L., Vandeginste B.G.M., Buydens L.M.C., de Jong S., Lewi P.J., Smeyers-Verbeke J. Handbook of Chemometrics and Qualimetrics: Part A. Amsterdam: Elsevier, 1997. – 886 p.
  5. R.G. Brereton. Chemometrics: Data Analysis for the Laboratory and Chemical Plant , Wiley, Chichester, January 2003, 489 p.
  6. Нейман Ю. Вводный курс теории вероятностей и математической статистики. – М.: Наука, 1968. – 448 с.
  7. Вершинин В.И., Дерендяев Б.Г., Лебедев К.С. Компьютерная идентификация органических соединений. – М.: Академкнига, 2002. – 197 с.
  8. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х кн.