F1IS1_15 Informatika a aplikovaná statistika

Farmaceutická fakulta
podzim 2020
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)
Garance
doc. RNDr. Bc. Jiří Pazourek, Ph.D.
Ústav chemických léčiv – Ústavy – Farmaceutická fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav chemických léčiv – Ústavy – Farmaceutická fakulta
Rozvrh
Út 11:30–13:00 44-056
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
F1IS1_15/01: Út 13:15–14:45 44-016, J. Pazourek
F1IS1_15/02: Út 15:00–16:30 44-016, P. Marvanová
F1IS1_15/03: Út 16:45–18:15 44-016, P. Marvanová
Předpoklady
FAKULTA ( FaF ) || OBOR ( MUSFaF )
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 75 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 10/75, pouze zareg.: 0/75
Mateřské obory/plány
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 počítač pro získání informací z vědeckých informačních zdrojů (rešerši) a svoji práci - 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, aktivní práce v MS PowerPoint – ukázka tvorby prezentace, rozložení snímku – objekty na snímku, pozadí, návrhy, animace, vkládání grafů a obrázků. PREZI Vědecké databáze on-line – vyhledávání informací s využitím logických operátorů. ISI Web of Knowledge, Science Direct – vyhledávání literárních zdrojů na MUNI. Dú – vyhledej vědecké práce podle zadaného klíče 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). Mann-Whitneyův U-test. Dú – MW test 7. 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 (Moodle/IS)
Literatura
    povinná literatura
  • Pavlík, Dušek. Biostatistika. MU Brno, 2012. URL info
    doporučená literatura
  • Bedáňová, Večerek. Základy statistiky. VFU Brno, 2007. URL info
Výukové metody
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž)
Metody hodnocení
Písemná zkouška
Informace učitele
https://is.muni.cz/auth/el/pharm/podzim2020/F1IS1_15/index.qwarp
Kriteria k udělení zápočtu: absolvování minimálně 12 seminářů během semestru (z 13 možných) vypracování úkolů z každého semináře Kriteria k vykonání zkoušky: udělený zápočet praktická zkouška (PC test)
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2021, podzim 2022, podzim 2023, podzim 2024.