FaF:F1IS1_15 Informatika a aplikovaná stati - Informace o předmětu
F1IS1_15 Informatika a aplikovaná statistika
Farmaceutická fakultapodzim 2024
- Rozsah
- 2/2/0. 5 kr. Ukončení: zk.
- Vyučující
- doc. RNDr. Bc. Jiří Pazourek, Ph.D. (přednášející)
PharmDr. Pavlína Marvanová, Ph.D. (cvičící)
doc. RNDr. Bc. Jiří Pazourek, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Sylvie Pavloková, Ph.D. (cvičící) - Garance
- doc. RNDr. Bc. Jiří Pazourek, Ph.D.
Ústav chemických léčiv – Ústavy – Farmaceutická fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav chemických léčiv – Ústavy – Farmaceutická fakulta - Předpoklady
- FAKULTA ( FaF ) || OBOR ( MUSFaF )
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Předmět si smí zapsat nejvýše 50 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 46/50, pouze zareg.: 0/50, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/50 - Mateřské obory/plány
- Farmacie (program FaF, M-FARM)
- Multidisciplinární studia na farmaceutické fakultě (program CST, KOS)
- Cíle předmětu
- Statistické vyhodnocení výsledků je nezbytnou součástí všech vědeckých experimentálních oborů. Obsahem tohoto předmětu je základní statistika nutná pro absolventa studijního programu Farmacie. Přednášky se týkají v největší míře popisné statistiky, částečně počtu pravděpodobnosti a matematické statistiky se vztahem k reálným problému vědecké práce (hodnocení informací ze souboru experimentálních dat, hodnocení experimentálních závislostí, formulace a ověřování hypotéz). Cvičení zahrnují praktickou statistiku, informatiku a praktické použití výpočetní techniky. Vzhledem k nerovnoměrné úrovni matematické (statistické) průpravy absolventů středních škol v tomto oboru je počítáno s relativně častými individuálními konzultacemi.
- Výstupy z učení
- Student bude po absolvování předmětu schopen: - používat tabulkový kalkulátor (MS Excel) - provádět základní popisnou statistiku - zvolit a provádět základní statistické testy pro jeden, dva a více výběrových souborů
- Osnova
- Obsah přednášky Stochastický svět. Vlivy náhody na naše data – poslání statistiky. Populace a výběr ve statistice. Náhodný pokus – náhodný jev – statistický znak - náhodná veličina - proměnná, druhy statistických znaků. Pozorování a sběr dat. Četnost náhodného jevu. Relativní četnost náhodné veličiny a pravděpodobnost. Polygon a histogram četností. Sestavování tabulek z pozorování. Grafická prezentace experimentálních dat: grafy_1, histogram, sloupcový graf, kruhový graf, xy-graf. Kvantily, krabicový graf_1. Zpracování dat tabulkovými procesory 1: interpolace a extrapolace funkcí, numerická integrace digitálního signálu – chromatografický pík, určení plochy chromatografického píku. Filtrování šumu signálu. Pravděpodobnost a distribuční funkce = ROZDĚLENÍ. Pravděpodobnostní funkce. Binomické rozdělení. Další typy rozdělení: rovnoměrné, Poissonovo rozdělení, Studentovo t-rozdělení. Gaussovo normální rozdělení – vlastnosti. Empirická a teoretická křivka rozdělení. chí2-rozdělení – Test dobré shody (Pearsonův Chí2-test, Goodness-of-Fit Test). Testy normality: Lillieforsův (Kolmogorov-Smirnovův) test normality; Q-Q graf. Popisná statistika, popisné charakteristiky statistických souborů. Odhad parametrů základního souboru – střední hodnoty a míry variability; medián, modus. Průměr a směrodatná odchylka. Zaokrouhlování. SEM, Interval spolehlivosti. Vylučování odlehlých výsledků – odlehlé body. Kvartily, krabicový graf_2 – metoda vnitřních hradeb (Tukey) Grubbsův test. Dean-Dixonův Q-test Konfirmační statistika - základy statistických testů = rozdělení a hypotézy: HYPOTÉZY ve statistice, chyba prvního a druhého druhu. Který test použít? Jednovýběrový, párový, dvouvýběrový. Jednostranný a dvoustranný test. Dvouvýběrové parametrické testy na shodnost výsledků: Znaménkový test. Wilcoxonův test. Mann-Whitneyův U-test. Studentův t-test. + Fisherův test shody variancí. Vícevýběrové parametrické testy: Jednofaktorová ANOVA – analýza variancí více výběrových souborů. Kruskal-Wallisův test pro více souborů. Hodnocení závislosti dvou kvantitativních znaků. Kontingenční tabulky. Pearsonův Chí2-test nezávislosti. Čtyřpolní tabulky (2x2) - Fisherův exaktní test. Korelace a regrese. Spearmanův koeficient pořadové korelace. Lineární regresní závislost – Pearsonův korelační koeficient. Residuály. Regresní ANOVA. Testování významnosti úseku regresní závislosti. Výpočty kvantitativní analýzy: metoda kalibrační křivky. Faktory významně ovlivňující experiment – Plán pokusů a jeho vyhodnocení. Plackett-Burmanův plán pokusů. Analýza přežití. Klinické studie. Přehled rozdělení testů. Opakování důležitých poznatků Obsah cvičení: 1. Použití osobních počítačů ve vědecké práci. MS Office. 2. Tabulkový procesor MS Excel. Editace tabulky, základní výpočty (vzorce), filtry. Jednoduché grafy v Excelu + spojnicový vs. xy-graf. Zpracování analytického signálu – chromatografický pík. Integrace píků numericky. dú – numerická integrace 3. Popisná statistika: zpracování měření pomocí základních charakteristik statistických souborů – využití střední hodnoty. Kvantily (aritmetický průměr, medián, modus, kvartily). Krabicový graf. Histogram – Excel / Gnumeric.exe. modul MS Excel Analýza dat. dú decily/histogram. 4. popisná statistika v MS Excel. modul MS Excel Analýza dat. Průměr a směrodatná odchylka. Zaokrouhlování. Vylučování odlehlých výsledků (Grubbsův test, Q-test). Metoda vnitřních hradeb – upravený krabicový graf. Interval spolehlivosti pro spojitá a kategoriální data. Dú – interval spolehlivosti vč. testu odlehlosti 5. Inferenční statistika – H0 a H1. Test dobré shody. Empirická distribuční funce (EDF). Testování normality: Q-Q graf, Kolmogorov-Smirnovův (Lillieforsův) test: Gnumeric.exe. Testování náhodnosti – runs testy. Dú – EDF 6. Jednovýběrové a dvouvýběrové testy. Testování shodnosti výsledků: znaménkový test (párový neparametrický test). Wilcoxonův pořadový test se znaménky. Parametrické alternativy: F-test (shoda variancí), t-test shody (nepárový a párový). Dú – MW test 7. Mann-Whitneyův U-test. Vícevýběrové testy: Jednofaktorová ANOVA, Kruskal-Wallisův test. Friedmanův test. Dú – ANOVA 8. čtyřpolní tabulky 2x2. (N-1)chi2 test. Rizikový poměr, Fisherův exaktní test. Korelační analýza: velké kontingenční tabulky, dvojrozměrný chí2 test. Dú – kontingenční tabulka 9. Spearmanův korelační koeficient. Konstrukce kalibrační křivky lineární regresí, regresní ANOVA Dú – kalibrační graf, residuály 10. Lineární regrese – test významnosti úseku (MS Excel, jiné statistické programy). Dú – regrese s transformací 11. Analýza přežití: cenzorovaná data, konstrukce křivky přežití, určení mediánu přežití. Opakování. 12. Samostatná práce při statistickém zpracování dat. Zkouška (písemný test)
- Literatura
- Výukové metody
- Monologická (výklad, přednáška, instruktáž)
- Metody hodnocení
- Písemná zkouška
- Informace učitele
- https://moodlinka.ics.muni.cz/course/view.php?id=3507
Podmínka k absolvování zkoušky: absence v max. 1 semináři; vypracování úkolů z každého semináře Kritéria k vykonání zkoušky: praktická zkouška (PC test) s bodovým ziskem nad 50% - Další komentáře
- Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
- Statistika zápisu (nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/pharm/podzim2024/F1IS1_15