Statistika a výpočetní technika www.vfu.cz/stat.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Základní statistická analýza dat z pre- a klinických studií
Advertisements

Statistika.
Základní statistické pojmy
Statistická indukce Teorie odhadu.
“Jsou tři druhy lží: lži, odsouzeníhodné lži a statistiky.”
kvantitativních znaků
NORMOVANÉ NORMÁLNÍ ROZDĚLENÍ
Odhady parametrů základního souboru
MĚŘENÍ, TYPY VELIČIN a TYPY ŠKÁL
Obsah prezentace Náhodná proměnná Rozdělení náhodné proměnné.
Obecný postup při testování souborů
Základní statistické pojmy a postupy
Obsah statistiky Jana Zvárová
kvantitativních znaků
MUDr. Michal Jurajda, PhD. ÚPF LF MU
také Gaussovo rozdělení (normal or Gaussian distribution)
Odhady parametrů základního souboru. A) GNR B) neznámé r. ZS (přesné parametry) : ,   VS (odhady parametrů): x, s x.
Statistická analýza únavových zkoušek
Biostatistika 6. přednáška
Biostatistika 7. přednáška
Biostatistika 4. přednáška
Základy statistické indukce Základní soubor, náhodný výběr Základní statistický soubor (stručněji základní soubor) je statistický soubor, z něhož pořizujeme.
Popisné statistiky. Výskyt strupovitosti se zdá být ve vztahu s obsahem některých chemických prvků “ve slupkách“ hlíz. Některé odrůdy trpí strupovitostí.
Pohled z ptačí perspektivy
Náhodné výběry a jejich zpracování Motto: Chceme-li vědět, jak chutná víno v sudu, nemusíme vypít celý sud. Stačí jenom malý doušek a víme na čem jsme.
Základy zpracování geologických dat
Náhodné výběry a jejich zpracování Motto: Chceme-li vědět, jak chutná víno v sudu, nemusíme vypít celý sud. Stačí jenom malý doušek a víme na čem jsme.
Základy matematické statistiky. Nechť je dána náhodná veličina X (“věk žadatele o hypotéku“) X je definována rozdělením pravděpodobností, s nimiž nastanou.
Normální rozdělení a ověření normality dat
Biostatistika 8. přednáška
Biostatistika 1. přednáška Aneta Hybšová
PSY717 – statistická analýza dat
RNDr. Monika Pávková Goldbergová
(Popis náhodné veličiny)
Úvod do praktické fyziky Seminář pro I.ročník F J. Englich, ZS 2003/04.
Popisná analýza v programu Statistica
Inferenční statistika - úvod
Základy popisné statistiky
Náhodná veličina. Nechť (, , P) je pravděpodobnostní prostor:
Základy statistiky Základní pojmy. Základy statistiky Statistiku můžeme chápat jako činnost - získávání stat. údajů, jejich zpracování a vyhodnocení jako.
Popisné charakteristiky statistických souborů. ZS - přesné parametry (nelze je měřením zjistit) VS - výběrové charakteristiky (slouží jako odhad skutečných.
POZNÁMKA: Pokud chcete změnit obrázek na tomto snímku, vyberte obrázek a odstraňte ho. Potom klikněte na ikonu Obrázek v zástupném textu a vložte vlastní.
ROZDĚLENÍ SPOJITÝCH NÁHODNÝCH VELIČIN Rovnoměrné rozdělení R(a,b) rozdělení s konstantní hustotou pravděpodobnosti v intervalu (a,b) a  x  b distribuční.
Ústav lékařské informatiky, 2. LF UK 2008 STATISTIKA II.
Statistika 1 Ústav lékařské informatiky, 2. LF UK 2008.
Deskriptivní statistika
Stručný přehled modelových rozložení I.
Spojitá náhodná veličina
Přednáška č. 3 – Posouzení nahodilosti výběrového souboru
8. Modelová rozdělení pravděpodobnosti, popisné statistiky
8. Modelová rozdělení pravděpodobnosti, popisné statistiky
Popisná analýza v programu Statistica
Induktivní statistika
Základy zpracování geologických dat Rozdělení pravděpodobnosti
Normální rozdělení a ověření normality dat Modelová rozdělení
METODOLOGIE MAGISTERSKÉ PRÁCE
Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky
Úvod do statistického testování
ORDINÁLNÍ VELIČINY Měření variability ordinálních proměnných
Sociologický výzkum II.
Typy proměnných Kvalitativní/kategorická binární - ano/ne
Deskriptivní statistika
Neparametrické testy pro porovnání polohy
Koncepce normality/normálnosti v medicíně
Analýza kardinálních proměnných
Autor: Honnerová Helena
Induktivní statistika
Základy statistiky.
Základy popisné statistiky
Náhodné výběry a jejich zpracování
Transkript prezentace:

Statistika a výpočetní technika www.vfu.cz/stat

Význam statistiky v biologických vědách a medicíně: Zohlednění variability biologického materiálu při sledování, měření, porovnávání apod., spec. statistické metody hodnocení Výzkum - vyhodnocování experimentů, ověřování účinnosti nových léčiv, preparátů, léč. metod ad. (publikování výsledků v odborné literatuře) Klinická praxe – sledování a porovnávání výskytu onemocnění v různých skupinách zvířat, regionech, obdobích apod. Vyhodnocení laboratorních analýz, hodnocení a porovnání vzorků (hygiena potravin, zdravotní nezávadnost, kontrola výroby, distribuce ap.)

Biostatistika - sleduje biologické vlastnosti živých jedinců na základě vybraných statistických znaků znaky zpravidla nabývají číselných hodnot  více-méně kvantifikují sledovanou vlastnost

Statistické znaky různě přesné metody statistického zpracování nominální – interpretují pouze 2 stavy (ano-ne, znak je přítomen - není přítomen) ordinální – vzestupné (sestupné) uspořádání intenzity sledované vlastnosti (znaku) (subjektivní měřítko) kardinální – přesná číselná hodnota (objektivní měřítko, přístroj) - intervalové (rozdíl 2 hodnot) - poměrové (podíl 2 hodnot) různě přesné metody statistického zpracování

V praxi: kvalitativní (nominální) kvantitativní (ordinální a kardinální) Z formálního hlediska: diskrétní (jen určité hodnoty – celá čísla) spojité (všechny hodnoty reálného intervalu)

Statistický soubor Základní soubor (ZS, populace) –  - „všichni“, u nichž se sledovaný znak může vyskytovat - počet jedinců – konečný i nekonečný Výběrový soubor (VS, výběr) – n - omezený počet jedinců ( nepřesnost) - reprezentativní: • dostatečný rozsah • homogenita VS a ZS • náhodnost výběru

Náhodná veličina - diskrétní - spojitá Variační řada - vzestupně (sestupně) uspořádané hodnoty souboru Např.: 2,3,4,4,5,5,5,6,6,7,7,8 (diskrétní veličina) Četnost varianty - počet opakování stejné hodnoty ve variační řadě Rozdělení četností NV - grafické vyjádření rozložení hodnot v souboru

Rozdělení četností – diskrétní veličina: 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 x (počet mláďat)

Rozdělení četností – spojitá veličina: x (hmotnost) polygon histogram střed třídy

Rozdělení četností (pravděpodobností) f(x) - hustota pravděpodobnosti empirické křivky (VS) teoretická křivka (ZS) x (hmotnost)

Typy teoretických křivek rozdělení a) normální (Gaussovo) b) asymetrické

ad b) extrémní c) neznámé (nepravidelné)

Distribuční funkce – F(xi) = pravděpodobnost, že náhodná veličina X nabude hodnot menších než je xi F(xi) = P (X < xi )  0 ; 1  F (-) = 0 protože P (X<-) je nemožná F ( ) = 1 protože P (X<) je jistá

Distribuční funkce – F(xi)

Distribuční funkce – využití ve statistice: hodnoty F(x) pro nejběžnější typy rozdělení jsou tabelovány využití pro zjišťování pravděpodobnosti, že NV nabude hodnot z určitého intervalu

(= hraniční hodnota distribuční funkce – xi) Kvantil = hodnota kvantitativního znaku, která rozdělí soubor na 2 části: - jedinci s hodnotami nižšími než kvantil - jedinci s hodnotami vyššími než kvantil (= hraniční hodnota distribuční funkce – xi) 50% kvantil – x0,5 (medián) dělí soubor na poloviny kvartily(1/4), decily(1/10), percentily (1/100)

Kvantil – využití ve statistice: hodnoty kvantilů, odpovídající vybraným hodnotám distribuční funkce jsou tabelovány využití - jako kritické hodnoty při testování hypotéz - koeficienty při stanovení intervalů spolehlivosti statistických parametrů