PředmětyPředměty(verze: 861)
Předmět, akademický rok 2019/2020
  
Základy biostatistiky - MS710P09
Anglický název: Statistics for biosciences
Český název: Základy biostatistiky
Zajišťuje: Ústav aplikací matematiky a výpočetní techniky (31-710)
Fakulta: Přírodovědecká fakulta
Platnost: od 2019
Semestr: letní
E-Kredity: 5
Způsob provedení zkoušky: letní s.:
Rozsah, examinace: letní s.:2/2 Z+Zk [hodiny/týden]
Počet míst: 180
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Garant: RNDr. Monika Pecková, Ph.D.
Vyučující: RNDr. Monika Pecková, Ph.D.
RNDr. Jana Rubešová, Ph.D.
Mgr. Marie Turčičová
doc. RNDr. Karel Zvára, CSc.
Atributy: Modul Ostatní předměty
Soubory Komentář Kdo přidal
stáhnout cestina.pdf nestandardní znaky na české klávesnici pro R doc. RNDr. Karel Zvára, CSc.
Anotace -
Poslední úprava: RNDr. Monika Pecková, Ph.D. (31.03.2020)
Vzhledem k současné situaci výuka probíhá distančně. Slajdy k přednáškám jsou dostupné zde, namluvené komentáře k přednáškám na:

https://cunicz-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/18690283_cuni_cz/Ep04zL-L-3tOv73-EWCLa6EB-Z9f4UK5D0Lb5GUfPPr68g?e=QgD4JQ

Základy pravděpodobnosti a matematické statistiky a jejich aplikace v biologii. Výuka především pro 2. ročník biologických oborů. Cílem výuky je seznámit posluchače s principy statistického uvažování, základy testování a modelování. Cvičení probíhají v počítačových laboratořích s použitím dostupného statistického vybavení (R). Student by se měl naučit samostatně používat běžné biostatistické postupy. Na cvičeních jsou vítána reálná data studentů.

Podmínkou pro zapsání předmětu je znalost matematiky minimálně v rozsahu předmětu Matematika C (MS710P56).
Literatura
Poslední úprava: doc. RNDr. Karel Zvára, CSc. (19.02.2014)

Zvára K.: Základy statistiky v prostředí R (Biomedicínská statistika IV), Karolinum, Praha 2013

Zvára K.: Biostatistika, Karolinum, Praha 1998, 2000, 2001.

Zvára K., Prášková Z..: Pravděpodobnost a matematická statistika, SPN, Praha 1986, 1989

Havránek T.: Statistika pro biologické a lékařské vědy. Academia, Praha 1993

Sylabus
Poslední úprava: RNDr. Monika Pecková, Ph.D. (09.02.2020)

1. Popisná statistika, míry polohy, míry variability, závislost dvou znaků.

2. Náhodné jevy, pravděpodobnost, podmíněná pravděpodobnost, nezávislost, Bayesova věta, senzitivita a specificita.

3. Náhodná veličina, marginální a sdružené rozdělení, charakteristiky náhodných veličin.

4. Základní soubor a náhodný výběr, parametr a jeho odhad, princip testování hypotéz.

5. Testy o jenom výběru (klasické i neparametrické).

6. Testy o dvou výběrech: dvouvýběrové, párové (klasické i neparametrické).

7. Analýza rozptylu: jednoduché třídění, dvojné třídění, náhodné bloky.

8. Závislost spojitých veličin, korelace, lineární regrese, mnohonásobná lineární regrese.

9. Test dobré shody, závislost kvalitativních veličin, testy v kontingenčních tabulkách.

10. Epidemiologické studie, poměr šancí, logistická regrese.

 

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK