Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2019/2020

Základy statistiky a informatiky

Přihlášení do KOSu pro zápis předmětu Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
17PBRZSI Z,ZK 2 1P+2C česky
Přednášející:
Hana Schaabová, Vladimír Rogalewicz (gar.)
Cvičící:
Marek Piorecký
Předmět zajišťuje:
katedra biomedicínské techniky
Anotace:

Studenti se seznamují s principy metodologie vědeckého výzkumu, sběrem vstupních dat, formulací hypotézy, hodnocení výsledků. Základy statistických metod a jejich využití a interpretace. Probíraná látka obsahuje Náhodné veličiny, jejich rozdělení, charakteristiky, transformace, Populace a výběrový soubor, Odhady parametrů, Testování hypotéz. Cvičení jsou prakticky zaměřena na práci s Microsoft Office Excel 2010.

Požadavky:

Podmínky zápočtu:

V průběhu semestru se píší 4 testy (každý max. 20 bodů), počítají se 3 nejlepší. Testy se nedají psát ani opravovat v náhradním termínu (náhradní termín pouze po doložení neschopenky nebo ze závažných podložených důvodů jako svatba nebo pohřeb). Celkem student může získat 60 bodů ze cvičení. Minimální počet bodů pro získání zápočtu je 30 bodů. Povolené jsou 3 omluvené absence. Absenci je možné nahradit domácím úkolem. Body získané ze cvičení se počítají do výsledné zkouškové známky.

Požadavky ke zkoušce:

Zkouška bude probíhat formou vypracování zadaných příkladů v programu Microsoft Office Excel 2010 prezenčně v počítačové laboratoři ve vypsaných zkouškových termínech. Každý student dostane statistický soubor dat, který dle zadání musí zpracovat a být schopen vysvětlit použité statistické metody a jejich principy. Zkouškový test je ohodnocen 40 body. Ze zkouškového testu je nutné získat minimálně 20 bodů.

Známka z předmětu je součtem bodů ze cvičení a bodů ze zkouškového testu.

Ke všem testům je povolen Vámi ručně psaný papír A4, popsaný z obou dvou stran. Nekopírovaný, netisknutý apod.!

Osnova přednášek:

1. Motivace. Úvod do teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky. Základní myšlenky matematického modelu. Populace a výběrový soubor.

2. Klasická, geometrická a Kolmogorovova definice pravděpodobnosti. Náhodné veličiny.

3. Diskrétní náhodné veličiny, jejich rozdělení, charakteristiky. Spojité náhodné veličiny, jejich rozdělení, charakteristiky.

4. Bodové odhady parametrů. Intervalové odhady parametrů v normálním rozdělení.

5. Testování statistických hypotéz. Testy o parametrech normálního rozdělení. Testy dobré shody. Neparametrické testy.

6. Opakování

Osnova cvičení:

1. Příklad na zjištění základních znalostí programu Microsoft Office Excel. Úvod do programů Microsoft Office 2010, konkrétně tabulkového procesoru Microsoft Office Excel 2010.

2. Práce s MC Office Excel 2010: Formátování dat, formátování buňky, Podmíněné formátování, zápis vzorců, klávesové zkratky, práce s listy sešitu MC Office Excel

3. Práce s MC Office Excel 2010: Řazení a filtry dat, souhrny, funkce (data a času, logické, matematické)

4. Práce s MC Office Excel 2010: Grafy (bodový, spojnicový, pruhový, sloupcový, koláčový),

5. Matematická statistika: diskrétní náhodná veličina - charakteristiky, histogram

6. Práce s MC Office Excel 2010: Kontingenční tabulka, kontingenční graf

7. Matematická statistika: Spojitá náhodná veličina - charakteristiky, histogram

8. Matematická statistika: Hustota, distribuční funkce náhodného výběru - graf, pravděpodobnost

9. Opakování - práce s MC Office Excel 2010: Statistický soubor dat (úprava formátu, práce s daty - formát, filtry, kontingenční tabulka, kontingenční graf, práce s listy sešitu MC Office Excel, diskrétní náhodná veličina - charakteristiky, histogram, spojitá náhodná veličina - charakteristiky, histogram)

10. Matematická statistika: Bodové odhady parametrů v normálním rozdělení

11. Matematická statistika: Intervalové odhady střední hodnoty v normálním rozdělení

12. Neparametrické testy

13. Opakování - matematická statistika - práce s MC Office Excel 2010: příklad - formátování dat, buňky, řazení, filtry, spojitá náhodná veličina s normálním rozdělením - charakteristiky, histogram, pravděpodobnost, hustota, distribuční funkce, bodové odhady parametrů, intervalové odhady střední hodnoty

14. Opakování

Cíle studia:

Cílem předmětu je seznámit studenty s principy metodologie vědeckého výzkumu, sběrem stupních dat, formulací hypotézy, podmínkami vedení studie, hodnocení výsledků. Student by měl získat základní znalosti v předmětu v rozsahu nezbytném pro výkon povolání v oboru Radiologický asistent.

Studijní materiály:

[1] Gibilisco, S.: Statistika bez předchozích znalostí, Computer Press, 2009

[2] Rogalewicz V.: Pravděpodobnost a statistika pro inženýry. Skriptum ČVUT, 2. vydání, 2007.

[3] Hindls, R., Hronová, S., Seger, J.: Statistika pro ekonomy, 5.vydání, Professional Publishing, Praha, 2004.

[4] Zvárová, J.: Základy statistiky pro biomedicínské obory. Praha, Karolinum 2004 (dostupná na WWW stránkách

Euromise http://ucebnice.euromise.cz/index.php?conn=0&section=knihy)

[5] Zvára, K.: Biostatistika. Praha, Karolinum 2004 (dostupná na WWW stránkách Euromise

http://ucebnice.euromise.cz/index.php?conn=0&section=knihy)

Poznámka:
Rozvrh na zimní semestr 2019/2020:
06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00
Po
Út
St
Čt
místnost KL:K-231
Piorecký M.
10:00–11:50
(přednášková par. 1
paralelka 1)

Kladno FBMI
Počítačová učebna
místnost KL:K-231
Piorecký M.
12:00–13:50
(přednášková par. 1
paralelka 2)

Kladno FBMI
Počítačová učebna
místnost KL:K-1
Rogalewicz V.
Schaabová H.

16:00–17:50
(přednášková par. 1)
Kladno FBMI
Sál 1

Rozvrh na letní semestr 2019/2020:
Rozvrh není připraven
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 8. 12. 2019
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese http://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet2849106.html