Bi7491 Regresní modelování

Přírodovědecká fakulta
jaro 2022
Rozsah
2/1/0. 3 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.
Vyučující
RNDr. Ondřej Májek, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Tomáš Pavlík, Ph.D. (přednášející)
Garance
RNDr. Tomáš Pavlík, Ph.D.
RECETOX – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: RNDr. Ondřej Májek, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: RECETOX – Přírodovědecká fakulta
Rozvrh
Po 11:00–13:50 D29/347-RCX2
Předpoklady
Student by měl být seznámen s následujícími tématy: základy teorie pravděpodobnosti, operace s vektory a maticemi, náhodné veličiny, jejich rozdělení a charakteristiky, testování hypotéz, lineární regresní model.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.
Cíle předmětu
Cílem tohoto předmětu je seznámit studenty s problematikou biostatistického regresního modelování, tedy nalezení vztahu mezi měřenými výsledky a vysvětlujícími proměnnými. Předmět je prakticky orientován a obsahuje četné příklady řešené v software R, zejména z oblasti klinické biostatistiky a epidemiologie.
Výstupy z učení
Na konci tohoto kurzu bude student schopen:
definovat různé typy regresních modelů;
navrhnout a vytvořit regresní model vhodný pro řešení zadaného problému;
posoudit kvalitu sestaveného modelu;
interpretovat výsledky regresní analýzy;
Osnova
  • Opakování a prohloubení biostatistické problematiky.
  • Koncepty v regresním modelování: strategie a využití regresního modelování, předpoklady lineárního regresního modelu, práce s nezávisle proměnnými, nastavení a provedení analýzy, interpretace analýzy a vyhodnocení splnění předpokladů modelu.
  • Logistická a Poissonova regrese.
  • Smíšený regresní model.
  • Nelineární model.
  • Validace prediktivního modelu.
Literatura
  • HARRELL, Frank E. Regression modeling strategies : with applications to linear models, logistic regression, and survival analysis. New York: Springer. xxii, 568. ISBN 1441929185. 2001. info
Výukové metody
Přednáška zaměřená na vysvětlení teoretických principů a praktických ukázek. Cvičení v počítačové učebně, ve kterém studenti sami zkouší aplikaci probraných postupů v softwarovém nástroji R.
Metody hodnocení
V průběhu semestru píší studenti jednu krátkou písemku. Před účastí na zkoušce musí student vypracovat projekt zaměřený na praktické vypracování regresního modelu. Předmět je uzavřen zkouškou, jejíž součástí je písemná část a ústní část, ve které je diskutováno vypracování písemné části a odevzdaný projekt.
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Doporučeno absolvování předmětu Bi5040 Biostatistika - základní kurz nebo Bi5045 Biostatistika v matematické biologii.
Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2011 - akreditace, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2012 - akreditace, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021.
  • Statistika zápisu (nejnovější)
  • Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/jaro2022/Bi7491