PředmětyPředměty(verze: 845)
Předmět, akademický rok 2018/2019
   Přihlásit přes CAS
Základy biostatistiky - NMST704
Anglický název: Fundamentals of Biostatistics
Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2014 do 2018
Semestr: letní
E-Kredity: 5
Rozsah, examinace: letní s.:2/2 Z+Zk [hodiny/týden]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Další informace: http://karlin.mff.cuni.cz/~zvara
Garant: doc. RNDr. Karel Zvára, CSc.
Kategorizace předmětu: Matematika > Předměty širšího základu, Pravděpodobnost a statistika
Anotace -
Poslední úprava: G_M (07.05.2014)
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.
Cíl předmětu -
Poslední úprava: G_M (07.05.2014)

Seznámit studenty se základy statistického uvažování.

Literatura
Poslední úprava: T_KPMS (13.04.2015)

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

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

Metody výuky -
Poslední úprava: G_M (07.05.2014)

Přednáška+cvičení.

Sylabus -
Poslední úprava: G_M (07.05.2014)

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).

7. Princip analýzy rozptylu.

8. Statistická závislost (korelace, lineární regrese).

9. Závislost kvalitativních veličin, kontingenční tabulky.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK