FAIS1_15 Statistics

Farmaceutická fakulta
jaro 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
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
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.
Osnova
  • Obsah přednášek:
    Náš stochastický svět. Vliv pravděpodobnosti na naše (experimentální) data. Význam statistiky. Role kostek - náhodné okolnosti. Náhodný experiment I: relativní frekvence pozorování a pravděpodobnost. Distribuční funkce - normální rozdělení (Gaussovo), funkce hustoty pravděpodobnosti.
    Populace a výběry. Deskriptivní statistika. Populační parametry a jejich odhady. Studentova distribuce, centrální limitní teorém. Střední hodnoty (průměr, medián, modus), míry variability: směrodatná odchylka, rozptyl.
    Náhodný experiment II: Konstrukce tabulek z experimentálních dat, typ proměnných - nominální, ordinální, intervalové a poměrové škály. Grafy z experimentálních dat: histogramy vs. sloupcové grafy, polygony četnosti, XY-grafy, kvantily, krabicový graf I
    Statistické testy: Empirické a očekávané rozložení - chí-kvadrát. Test dobré shody, parametrické a neparametrické testy.
    Hypotézy a testy. Chyby alfa a beta. Testování hypotéz. Nulová a alternativní hypotéza, kritické hodnoty / p, hladina významnosti alfa.
    Emprická a očekávaná distribuční funkce - Chi2 test dobré shody.
    odlehlé hodnoty.
    Testy odlehlých hodnot - Krabicový graf II, Grubbsův test na odlehlé hodnoty, zaokrouhlování významných číslic. Interval spolehlivosti.
    F-test, dvouu výběrové t-testy shody středních hodnot
    neparametrické alternativy jedno- a dvouvýběrových testů
    Vztah mezi dvěma kvantitativními proměnnými I: Pearsonův chi2 test nezávislosti. Korelace a regrese, Spearmanův koeficient pořadové korelace.
    Lineární regrese - Pearsonův korelační koeficient. Test významnosti úseku.
    Literatura:
    Massart, D.L. et al., Handbook of Chemometrics and Qualimetrics, Elsevier 1997
    http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/eda.htm
    https://amos.vfu.cz/moodle

    Obsah praktických cvičení:
    1. Aplikace PC pro farmaceuty. Internetové informační zdroje. Vědecké databáze on-line, vyhledávání informací s logickými operátory. ISI Web of Knowledge, Science Direct - vyhledávání referencí na VFU. Praktické rešeršní cvičení s danými klíčovými slovy
    2. Jak pracovat s MS Excel. Editace tabulky, základní výpočty (vzorce), grafické znázornění dat. Analytické vyhodnocení signálu - chromatografický pík. Numerická integrace.
    3. Vyhodnocování experimentálních dat základní popisné statistikou (aritmetický průměr, medián, modus, kvantily). Výpočet: základní statistické charakteristiky souboru údajů. Grafická prezentace experimentálních dat: polygon a histogram frekvencí, sloupcový graf, koláčový graf, xy-graf. Kvantily - konstrukce krabicového grafu. Gnumeric.exe
    4. Nulové hypotézy. Testy normality: Lillieforsův test (Gnumeric.exe). Odlehlé hodnoty: metoda vnitřních hranic - upravený krabicový graf.
    5. Experimentální vyhodnocení dat (náhodné chyby). Průměrný. Standardní odchylka. Zaokrouhlování. Interval spolehlivosti. Vyhodnocení dat (odlehlé hodnoty) - odstranění odlehlých hodnot (Grubbsův test).
    6. Moduly v MS Excel Analýza dat: popisná statistika, dvouvýběrový F-test (porovnání variací), t-test (dvouvýběrový test s nestejnými odchylkami). ANOVA
    7. Neparametrické statistické alternativy: znaménkévý test, Wilcoxonův rank sum test, Mann-Whitneyův U-test. Kruskal-Wallisův test
    8. Čtyřpolní tabulky, Fisherův exaktní test. Kontingenční tabulky
    9. Spearmanův koeficient rho pořadové korelace, Pearsonův korelační koeficient r
    10. Lineární regrese - konstrukce. Konstrukce kalibračního grafu lineární regresí, interpretace modelu
    11. Lineární regrese - test významnosti úseku (H0: a = 0).
    12. Závěrečný test. Zkouška (MOODLE)
Literatura
    doporučená literatura
  • S.Ashcroft, Ch.Pereira. Practical Statistics for the biological sciences. Palgrave MacMillan, GB, 2003. info
  • Massart. Handbook of Chemometrics and Qualimetrics. Amsterdam, 1997. info
Výukové metody
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž)
Metody hodnocení
Písemná zkouška
Vyučovací jazyk
Angličtina
Informace učitele
Kriteria k udělení zápočtu:
-maximálně jedna neomluvená absence na praktických cvičeních
-splněné všechny domácí úkoly z určených seminářů (MOODLE)
-získat 51% bodů ze závěrečného e-learningový testu MOODLE
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2020, podzim 2021, podzim 2022, podzim 2023, podzim 2024.