|
Vyučující
|
|
|
|
Obsah předmětu
|
Témata přednášek: 1. Statistická terminologie. Typy veličin. Deskripce kategoriální veličiny. 2. Deskripce kvantitativní veličiny (momenty, kvantily). Výběrová distribuční funkce. 3. Náhodný jev, náhodná veličina. Pravděpodobnostní model diskrétní veličiny. 4. Pravděpodobnostní model spojité veličiny. Zákon velkých čísel, centrální limitní věta. 5. Intervaly spolehlivosti. Princip testování hypotéz. 6. Testy typu chí-kvadrát (test dobré shody, kontingenční tabulka a test nezávislosti). 7. Párový a dvou-výběrový test (parametrická a neparametrická verze). 8. Jedno-faktorová ANOVA (parametrická a neparametrická verze). 9. Jednoduchá lineární regrese a korelace. Témata seminářů: 1. Počítačový zápis dat. Tabulky četností, grafy. R-project: read.table, hist, table, pie. 2. Výpočty momentů a kvantilů. R-project: mean, sd, median, boxplot, ecdf. 3. Výpočty pravděpodobností náhodných jevů. R-project: pbinom, qbinom, phyper, ppois. 4. Výpočty s Gaussovou křivkou. R-project: pexp, dnorm, pnorm. 5. Konstrukce intervalů spolehlivosti. R-project: qnorm, qt, shapiro.test. 6. Test dobré shody, test nezávislosti. R-project: chisq.test. 7. Provedení párového a dvou-výběrového testu. R-project: t.test, wilcox.test. 8. Provedení testu ANOVA v případě jednoho faktoru. R-project: aov, kruskal.test. 9. Nalezení a zhodnocení modelu jednoduché lineární regrese. R-project: lm.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
|
Přednášení
|
|
Výstupy z učení
|
Cílem předmětu je zopakovat a rozšířit základní znalosti statistické deskripce dat a seznámit se s principy statistické analýzy, s důrazem na biostatistické aplikace. Studenti se během seminářů v počítačové učebně naučí zpracovávat statistická data pomocí specializovaného SW (R-project).
Odborné znalosti: Absolvent předmětu zná statistickou terminologii, zná vybrané typy statistických testů a chápe obecné principy statistické indukce. Odborné dovednosti: Absolvent předmětu umí používat statistický SW. Je schopen zvolit správné deskriptivní metody (charakteristiky, grafy) a orientuje se v metodách statistického testování. Obecné způsobilosti: Absolvent předmětu je schopen samostatně aplikovat adekvátním způsobem statistické metody a dokáže statistické výsledky správně interpretovat.
|
|
Předpoklady
|
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Analýza výkonů studenta
Požadavky pro získání zápočtu: minimálně 80% účast na seminářích, souhrnné ověření znalostí a dovedností (samostatná práce se statistickým SW a interpretace zjištěných výsledků).
|
|
Doporučená literatura
|
-
HRACH, K. Sbírka úloh ze statistiky. Ústí nad Labem: UJEP, 2010. ISBN 978-80-7044-845-8..
-
HRACH, K. Základy biostatistiky s využitím Excelu. Ústí nad Labem: UJEP, 2011. ISBN 978-80-7414-398-4..
-
PEACOCK, J., PEACOCK, P. J. Oxford handbook of medical statistics. Oxford: Oxford university press, 2011. ISBN 978-0-19-955128-6..
-
ZVÁRA, K. Základy statistiky v prostředí R. Praha: Karolinum, 2013. ISBN 978-80-246-2245-3..
|