Last update: doc. RNDr. Karel Zvára, CSc. (25.02.2005)
Data analysis principles. Descriptive statistics. Introduction to inferential statistics (statistical hypothesis, statistics, significance level, p value, confidence interval). One/two independent samples procedures. Regression. Contingency tables.
Last update: T_KPMS (22.05.2008)
Základní pojmy pravděpodobnosti a matematické statistiky. Zpracování dat
v biologii. Výuka na PřF UK, především pro 2. ročník biologických oborů.
Cílem výuky je seznámit posluchače se základními pojmy statistiky.
Předpokládá se, že cvičení proběhnou v počítačových laboratořích s
použitím dostupného statistického vybavení (NCSS). Student by se měl
naučit samostatně používat běžné biostatistické postupy a ve složitějších
případech se nerozpakovat vyhledat kvalifikovanou pomoc. Na cvičeních
jsou vítána reálná data studentů.
Na PřF UK probíhá pod kódem MS710P09.
Aim of the course -
Last update: T_KPMS (22.05.2008)
To explain fundamentals of statistical inference.
Last update: T_KPMS (22.05.2008)
Seznámit studenty se základy statistického uvažování.
Literature - Czech
Last update: doc. RNDr. Karel Zvára, CSc. (25.02.2005)
Zvára K.: Biostatistika, Karolinum, Praha 1998, 2000, 2001, 2003.
Zvára K., Prášková Z..: Pravděpodobnost a matematická statistika, SPN, Praha 1986, 1989
Havránek T.: Statistika pro biologické a lékařské vědy. Academia, Praha 1993
Teaching methods -
Last update: G_M (28.05.2008)
Lecture+exercises.
Last update: G_M (28.05.2008)
Přednáška+cvičení.
Syllabus -
Last update: T_KPMS (09.05.2003)
1. Descriptive statistics.
2. Frequencies and probabilities, independence, Bayes theorem.
3. Random variable and its distribution, characteristics of random variables.
4. Random sample, population, parameter estimation, hypotheses testing.
5. One sample tests.
6. Two sample tests.
7. Analysis of variance.
8. Regression, correlation.
9. Contingency tables.
Last update: T_KPMS (10.05.2001)
1. Popisné statistiky.
2. Relativní četnost a pravděpodobnost, nezávislost, Bayesova věta.
3. Náhodná veličina a její rozdělení, charakteristiky náhodných veličin.
4. Základní soubor a náhodný výběr, parametr a jeho odhad, princip testování hypotéz.
5. Testy o jenom výběru, párové testy (klasické i neparametrické).
6. Testy o dvou výběrech (klasické i neparametrické).