Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2018/2019

Biostatistika

Přihlášení do KOSu pro zápis předmětu Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
F7PMIBST Z,ZK 4 2+2 česky
Přednášející:
Vladimír Rogalewicz (gar.)
Cvičící:
Vladimír Rogalewicz (gar.)
Předmět zajišťuje:
katedra biomedicínské techniky
Anotace:
Požadavky:

Forma ověření studijních výsledků: Podmínky zápočtu: povinná účast na cvičení, student je povinen se na cvičení předem připravit, vypracovat zadané samostatné práce a úspěšně napsat vstupní test na začátku hodiny; nesplnění těchto podmínek může vést k vyloučení studenta z daného cvičení a je považováno za absenci. Student je povinen vypracovat 2 průběžné zápočtové testy alespoň na 50 %. Požadavky ke zkoušce: Splnění požadavků k zápočtu. Písemný test. Zkouška bude písemná. V testu budou jak teoretické otázky, tak modelové příklady v rozsahu probrané látky.

Požadavky na studenty: Povinná účast na cvičeních (max. 2 absence).

Osnova přednášek:

Statistika a zpracování biomedicínských dat, statistické výpočty v programu R. Využití statistiky pro manažerské rozhodování. Grafické znázornění dat. Náhodná veličina a její rozdělení. Principy statistického uvažování. Testování hypotéz, hladina a síla testu. Výběr z normálního rozdělení a odhady parametrů.

T-testy. Neparametrické testy - Wilcoxonovův, Kolmogorov-Smirnovův. Testování hypotéz v binomickém rozdělení. Porovnání několik výběrů - analýza rozptylu. Měření závislosti. Regresní analýza. Korelační analýza. Analýza kategoriálních dat. Testy dobré shody. Testy v kontingenčních tabulkách.

Osnova cvičení:

Statistika a zpracování biomedicínských dat, statistické výpočty v programu R. Využití statistiky pro manažerské rozhodování. Grafické znázornění dat. Náhodná veličina a její rozdělení. Principy statistického uvažování. Testování hypotéz, hladina a síla testu. Výběr z normálního rozdělení a odhady parametrů.

T-testy. Neparametrické testy - Wilcoxonovův, Kolmogorov-Smirnovův. Testování hypotéz v binomickém rozdělení. Porovnání několik výběrů - analýza rozptylu. Měření závislosti. Regresní analýza. Korelační analýza. Analýza kategoriálních dat. Testy dobré shody. Testy v kontingenčních tabulkách.

Cíle studia:
Studijní materiály:

Povinná literatura:

Přednášky sledují učebnici: Tomáš Pavlík, Ladislav Dušek: Biostatistika, IBA MU Brno, 2012. Volně ke stažení z https://www.iba.muni.cz/index.php?pg=vyuka--ucebnice

E-learningová učebnice k této přednášce je dostupná na adrese http://portal.matematickabiologie.cz/index.php?pg=aplikovana-analyza-kli...

Doporučená literatura:

[1] CHATFIELD, Christopher. Statistics for technology: a course in applied statistics. 3rd ed. (rev.). Boca Raton, Fla.: Chapman & Hall/CRC, 1998. ISBN 978-0-412-25340-9.

[2] HENDL J.: Přehled statistických metod: analýza a metaanalýza dat, 4. rozšířené vydání, Portál, Praha, 2012, ISBN 978-80-262-0200-4

[3] HENDL, Jan. Přehled statistických metod: analýza a metaanalýza dat. 4., rozš. vyd. Praha: Portál, 2012. ISBN 978-80-262-0200-4.

[4] http://homen.vsb.cz/~oti73/cdpast1/

[5] http://wiki.stat.ucla.edu/socr/index.php/EBook

Poznámka:
Rozvrh na zimní semestr 2018/2019:
Rozvrh není připraven
Rozvrh na letní semestr 2018/2019:
Rozvrh není připraven
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 21. 7. 2019
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese http://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet5585706.html