BIOSTATISTIKA LS 2016 Garant předmětu: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Přednášející: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Cvičící: Ing. Martina Litschmannová,

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
“Jsou tři druhy lží: lži, odsouzeníhodné lži a statistiky.”
Advertisements

Testování parametrických hypotéz
Jednovýběrové testy parametrickch hypotéz
STATISTIKA LS 2014 Garant předmětu: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D.
Zpracování seminárních a kvalifikačních prací
UNIVERZITA KARLOVA V PRAZE FAKULTA TĚLESNÉ VÝCHOVY A SPORTU KATEDRA ATLETIKY Název kreditní práce Název práce v angličtině Kondiční atletika Kreditní práce.
4EK416 Ekonometrie Úvod do předmětu – obecné informace
Bakalářský seminář Úvod BP Závěr BP.
Mgr. Alena Lukáčová, Ph.D., Dr. Ján Šugár, CSc.
Vybraná rozdělení spojité náhodné veličiny
Lineární regresní model Statistická inference Tomáš Cahlík 4. týden.
Vybraná rozdělení spojité náhodné veličiny
PRAVDĚPODOBNOST A MATEMATICKÁ STATISTIKA Úvod, kombinatorika
STATISTIKA přednáška 1 Martin Sebera, FSpS MU, Sázíte-li ve Sportce, je to hazard. Sázíte-li se, že vám v kartách přijdou tři postupky po sobě,
REGIONÁLNÍ ANALÝZA Cvičení 3 Evropský sociální fond
Biostatistika 6. přednáška
Další spojitá rozdělení pravděpodobnosti
Biostatistika 7. přednáška
Autoři: Martin Dlouhý a Martina Kuncová
Ekonometrie „ … ekonometrie je kvantitativní ekonomická disciplína, která se zabývá především měřením v ekonomice na základě analýzy reálných statistických.
ZÁKLADY TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI
PSY717 Statistická analýza dat 2010 První konzultace.
Pohled z ptačí perspektivy
Základy zpracování geologických dat
Dvouvýběrové testy parametrickch hypotéz
Ostravice Možnosti mobilních technologií při řešení projektů a v organizaci času Mgr. Rostislav Fojtík Ostravice
Základy ekonometrie 4EK211
Náhodný vektor Litschmannová, 2007.
8. Kontingenční tabulky a χ2 test
Normální rozdělení a ověření normality dat
Statistická významnost a její problémy
Biostatistika 8. přednáška
Úvodní informace Informatika pro ekonomy II ZS 2011/2012.
Biostatistika 1. přednáška Aneta Hybšová
(Popis náhodné veličiny)
Úvod do praktické fyziky Seminář pro I.ročník F J. Englich, ZS 2003/04.
Úvodní informace Informatika pro ekonomy I LS 2012/2013.
Aplikovaná statistika 2. Veronika Svobodová
1. cvičení
STATISTICKÝ ROZCESTNÍK aneb CO S DATY Martin Sebera.
Základy pedagogické metodologie; seminář Mgr. Zdeněk Hromádka
Postup při empirickém kvantitativním výzkumu
Vícerozměrné statistické metody Vícerozměrné statistické rozdělení a testy, operace s vektory a maticemi Jiří Jarkovský, Simona Littnerová.
Úvodní informace Informatika v agrobyznysu LS 2011/2012.
ABSOLVENTSKÁ PRÁCE Název absolventské práce
HYPOTÉZY „Hypotéza není ničím jiným než podmíněným výrokem o vztazích mezi dvěma nebo více proměnnými. Na rozdíl od problému, který je formulován v.
Aplikovaná statistika 2.
POZNÁMKA: Pokud chcete změnit obrázek na tomto snímku, vyberte obrázek a odstraňte ho. Potom klikněte na ikonu Obrázek v zástupném textu a vložte vlastní.
POZNÁMKA: Pokud chcete změnit obrázek na tomto snímku, vyberte obrázek a odstraňte ho. Potom klikněte na ikonu Obrázek v zástupném textu a vložte vlastní.
Základní informace o předmětu1. Přednášející: RNDr. Martin Hála, CSc. katedra matematiky, B105, Další informace a soubory ke stažení.
MATEMATIKA PRO CHEMIKY II. SYLABUS PŘEDMĚTU Opakování a rozšíření znalostí Reálné funkce a vlastnosti funkcí jedné a dvou proměnných Spojitost a limita.
Prostorové analýzy Vymezení a rozdělení. Definice prostorových analýz Geoinformace Geodata (prostorová data) Prostorové analýzy jsou souborem technik.
Pravděpodobnost a matematická statistika I.
Statistické testování – základní pojmy
Přednáška č. – 4 Extrémní hodnoty a analýza výběrových souborů
Úvod do praktické fyziky
Proč statistika ? Dva důvody Popis Inference
Požadavky na studenta, Literatura
Regresní analýza výsledkem regresní analýzy je matematický model vztahu mezi dvěma nebo více proměnnými snažíme se z jedné proměnné nebo lineární kombinace.
Úvod do statistického testování
Pravděpodobnost a matematická statistika I.
Neparametrické testy pro porovnání polohy
RNDr. M. Žambochová, Ph.D. (KMS, M308)
METODOLOGIE PROJEKTOVÁNÍ
Statistika a výpočetní technika
Plánování přesnosti měření v IG Úvod – základní nástroje TCHAVP
Informatika pro ekonomy I LS 2009/2010

7. Kontingenční tabulky a χ2 test
Základy statistiky.
Transkript prezentace:

BIOSTATISTIKA LS 2016 Garant předmětu: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Přednášející: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Cvičící: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Ing. Kateřina Janurová, Ph.D. Web předmětu:

Proč studovat statistiku? Zdroj: technet.idnes.cz „Informace, informace….“ „Ó, data! Detektivka!“ Číslo 5 žije „Data a informace v nich obsažená jsou jen více či méně nepřesným obrazem reálného světa a pravděpodobnostní přístup je jednou z cest, jak z dat něco vyčíst …“ (Josef Tvrdík, Ostravská univerzita) Statistika představuje klíčovou dírku do ekonomie, skrz kterou se docela dobře pozorují ekonomické procesy. (dle Richarda Hindelse, VŠE) Bez statistiky není možné hodnotit výsledky kvantitativního výzkumu. (Bez základních znalostí statistiky neporozumíte velké části odborných článků.) Ze Statistiky máte zkoušku!

Cíle předmětu Absolvent předmětu by měl: chápat a používat základní pojmy teorie pravděpodobnosti, znát principy sběru, zpracování a prezentace dat, umět formulovat hypotézy, které je možné pomocí dat ověřit, umět volit a použít vhodné statistické metody pro analýzu dat, dokázat interpretovat výsledky statistických analýz, vědět, že statistické metody jsou jen prostředkem analýzy dat, spolehlivě použitelným jen při splnění určitých předpokladů, vědět, že konzultovat svou úlohu se statistikem není (většinou) ztrátou času.

Náplň předmětu Exploratorní (popisná) statistika Statistická indukce + Úvod do teorie pravděpodobnosti

Průběh přednášek 1.Úvod + Základy teorie pravděpodobnosti ( ) 2.Náhodná veličina ( ) 3.Náhodný vektor ( ) 4.Vybraná rozdělení diskrétní a spojité NV ( ) 5.Vybraná rozdělení spojité náhodné veličiny ( ) 6.Exploratorní statistika ( ) 7.Výběrové charakteristiky, Úvod do teorie odhadu ( ) 8.Testování hypotéz – princip, Jednovýběrové testy parametrických hypotéz ( ) 9.Dvouvýběrové testy parametrických hypotéz ( ) 10.Vícevýběrové testy parametrických hypotéz ( ) 11.Testy dobré shody a analýza závislosti ( ) 12.Úvod do regresní a korelační analýzy ( ) 13.Shrnutí a ukázka zkouškové písemky ( ) Úvod do teorie pravděpodobnosti Vybrané metody statistické indukce Exploratorní (popisná) statistika Pozn.: – Sportovní den, Rektorské volno

Zápočet

Způsob výuky Statistika je vyučována s využitím výpočetní techniky a elektronických studijních opor ( ) Používaný software: Rkward, MS Excel

Studijní literatura Základní studijní literatura LITSCHMANNOVÁ, M. (2011): Vybrané kapitoly z pravděpodobnosti, elektronická skripta, dostupné z: LITSCHMANNOVÁ, M. (2011), Úvod do statistiky, elektronická skripta, dostupné z: Alternativní studijní materiály ANDĚL, J. (2002), Základy matematické statistiky, Univerzita Karlova v Praze, Matematicko- fyzikální fakulta, Preprint. HENDL, J. (2004), Přehled statistických metod zpracování dat, Praha, Portál. ISBN FRIEDRICH, V. (2002), Statistika 1 : Vysokoškolská učebnice pro distanční studium, Plzeň, Vydavatelství ZČU. Internetové učebnice OTIPKA P., ŠMAJSTRLA V., Pravděpodobnost a statistika, dostupné z: LANE, D., HyperStat Online Statistics Textbook, dostupné z: (anglicky)

Zkouška ÚkolBodyPoznámka Zápočet(20 – 40) bodů Praktická část max. 50 bodů (požadované minimum: 25 bodů) 1. příklad: Teorie pravděpodobnosti 2. příklad: Náhodná veličina, náhodný vektor – popis 3. příklad: Vybraná rozdělení náhodné veličiny, resp. Výběrové charakteristiky 4. příklad: Intervalové odhady, Testování hypotéz (jednovýběrové, resp. dvouvýběrové testy + testy neparametrických hypotéz) 5. příklad: ANOVA, Regrese Teoretická část max. 10 bodů (požadované minimum: 2 body) Test z teorie, resp. rozprava nad testovými otázkami.