| 5 ECTS | |
| 20 P + 30 A | |
| 0% primjene e-učenja | |
| Odjel za fiziku (Sceduly) |
| Nositelji: Žarko KovačSuradnici: Marin Vojković |
| Ciljevi predmeta |
| - stjecanje osnovnog znanja o metodama mjerenja u fizici okoliša- stjecanje osnovnog vještina potrebnih za učitavanje i grafički prikaz podataka- osposobiti studente za primjenu optimizacijskih metoda za obradu podataka i otklanjanje šuma- osposobiti studente za samostalnu obradu vremnskih nizova- upoznati studente sa naprednijim metodama obrade vremenskih nizova |
| Uvjeti (kompetencije) za upis predmeta |
| - osnove fizike - osnove programiranja - osnove matematike |
| Očekivani ishodi učenja |
| - uvodno poznavanje metoda mjerenja u fizici okoliša |
| - znanje učitavanja i grafičkog prikaza podataka |
| - poznavanje linearne i nelinearne regresije |
| - poznavanje upotrebe optimizacijskih metoda u obradi podataka |
| - znanje detekcije trenda i godišnjeg hoda u vremenskom nizu |
| - upotreba kliznog srednjaka kao filtera |
| - uvodno teorijsko znanje i primjena Furierovog transforma |
| - uvodno teorijsko znanje i primjena empirijskih ortogonalnih funkcija |
| Sadržaj predmeta |
| 1. Uzorkovanje i metode mjerenja u fizici okoliša (1 sat predavanja i 2 sata vježbi) |
| 2. Normalna razdioba (1 sat predavanja i 2 sata vježbi) |
| 3. Metoda najmanjih kvadrata (2 sata predavanja i 4 sata vježbi) |
| 4. Linearna regresija (2 sata predavanja i 4 sata vježbi) |
| 5. Nelinearna regresija (2 sata predavanja i 4 sata vježbi) |
| 6. Trend i godišnji hod (1 sat predavanja i 2 sata vježbi) |
| 7. Klizni srednjak (1 sat predavanja i 2 sata vježbi) |
| 8. Furierov transform (2 sata predavanja i 4 sata vježbi) |
| 9. Empirijske ortogonalne funkcije (3 sata predavanja i 6 sati vježbi) |
| Vrste izvođenja nastave |
| - Predavanja - Vježbe - Samostalni zadaci - domaće zadaće |
| Obveze studenata |
| Pohađati barem 70% predavanja i 70% vježbi. |
| Praćenje rada studenata (ECTS) |
| - Pohađanje nastave (1.7) - Praktični rad (1.3) - Usmeni ispit (1) - Projekt (1) |
| Ocjenjivanje i vrjednovanje rada studenata |
| Tijekom prvih 7 tjedana nastave studenti dobivaju 5 domaćih zadaća iz prvih 5 nastavnih cjelina. Te zadaće predaju krajem 8. tjedna nastave. Tijekom sljedećih 7 tjedana nastave studenti dobivaju novih 5 domaćih zadaća iz zadnje 4 nastavne cjeline. Te zadaće predaju krajem 15. tjedna nastave. Studenti koji na vrijeme predaju zadaće i ostvare više od 50% mogućih bodova su oslobođeni pisanja pismenog dijela ispita. Studenti koji ne predaju zadaće ili ostvare manje od 50% mogućih bodova moraju polagati pismeni ispit. U 8. tjednu nastave studenti dobivaju projektni zadatak koji trebaju predati do kraja semestra. Konačna ocjena formira se na temelju domaćih zadaća/ispita (1/3 ocjene), projektnog zadataka (1/3) i odgovora na usmenom ispitu (1/3) ocjene. |
| Obvezna literatura |
| William Menke, Joshua Menke Environmental Data Analysis with MATLAB Elsevier, 2016 |
| Izborna literatura |
| Zhihua Zhang: Environmental data analysis: Methods and applications, Walter de Gruyter, 2017. |
| David M. Glover, William J. Jenkins, Scott C Dooney: Modelling methods for marine science, Cambridge University Press, 2011. |
| Načini praćenja kvalitete |
| Statistika ispitnih rezultata i studentska evaluacija putem anonimne ankete na kraju izvedbe predmeta. Anketa se provodi prema pravilniku Sveučilišta u Splitu. |
| Izvedba |
|
Sveučilišni diplomski studij • Fizika; smjer: Fizika okoliša (obvezni 2. sem.) |
| Napomene: Vrste nastave (tip): (P) Predavanja; (S) Seminari; (A) Auditorne vježbe; (PK) Vježbe u praktikumu; (L) Laboratorijske vježbe; (M) Metodičke vježbe; (TJ) Vježbe tjelesnog odgoja; (T) Terenske vježbe. Prije početka nastave moguće su rošade izvođača nastave u svrhu optimizacije opterećenja. Prikazana je testna verzija automatskog generiranja informacija. |