Kurs je věnován metodám zpracování vícerozměrných dat vedoucím k získání informace ze souborů měření v oblasti medicíny, farmakologie, ochrany životního prostředí apod. Na výklad teorie navazuje zpracování reálných dat pomocí vhodného statistického softwaru. Jsou probírány regresní modely, metody experimentálního designu umožňující naplánovat pokus tak, aby bylo možné vyšetřit vliv určitého množství faktorů na měřenou veličinu, metody vícerozměrné statistické analýzy používané pro třídění objektů do skupin podle měřených znaků a posuzování významnosti měřených znaků pro popis a klasifikaci objektů a základy analýzy časových řad.
Poslední úprava: ZICHOVA/NATUR.CUNI.CZ (20.05.2008)
The course is dedicated to some methods of data analysis which enable to obtain as much as possible information from large amounts of measurements in medicine, pharmaceutical or environmental research etc. The aim is to show the practical use of the methods, therefore the analysis of real data on computer using an appropriate statistical software is an important part of the course. Two types of problems are solved: investigating the influence of several factors on a variable by means of experimental design and classification of a large data set by means of multivariate statistical analysis. Regression and time series models are also explained and applied to data.
Poslední úprava: ZICHOVA/NATUR.CUNI.CZ (20.05.2008)
Cíl předmětu -
Seznámit studenty s nejpoužívanějšími metodami zpracování dat
s důrazem na praktické použití při vyhodnocení experimentálního materiálu.
Poslední úprava: ZICHOVA/NATUR.CUNI.CZ (20.05.2008)
To demonstrate selected methods of statistical data analysis and their application to experimantal material.
Poslední úprava: ZICHOVA/NATUR.CUNI.CZ (20.05.2008)
Poslední úprava: Zichová Jitka, RNDr., Dr. (07.04.2016)
Požadavky ke zkoušce -
K získání zápočtu je třeba aktivní účast, maximálně 3 neomluvené absence a provedení analýzy dat formou písemného zodpovězení otázek k výstupnímu protokolu ze statistického softwaru.
Poslední úprava: Zichová Jitka, RNDr., Dr. (30.01.2018)
Active presence at the seminars and solving a project consisiting in a real data analysis.
Poslední úprava: Zichová Jitka, RNDr., Dr. (11.11.2011)
Sylabus -
1. Základní pojmy - náhodný jev, náhodná veličina a náhodný vektor, normální rozdělení, náhodný výběr, odhady parametrů a testy hypotéz o parametrech ve statistickém modelu. 2. Lineární a logistická regrese - popis spojité nebo binární veličiny pomocí několika regresorů. 3. Testy hypotéz o střední hodnotě - jednovýběrový a dvouvýběrový t-test a jejich neparametrické alternativy. 4. Analýza rozptylu - jednoduché, dvojné a trojné třídění, hierarchický model, latinské čtverce. 5. Faktorové pokusy - úplné a neúplné dvouúrovňové faktorové pokusy. 6. Analýza hlavních komponent - vytvoření a interpretace hlavních komponent a jejich význam při klasifikaci dat. 7. Shluková analýza - hierarchické a nehierarchické třídící algoritmy. 8. Diskriminační analýza - klasifikace objektů do předem definovaných tříd na základě diskriminačních skórů. 9. Analýza časových řad - modelování a předpovídání v souborech měření uspořádaných v čase.
Poslední úprava: Zichová Jitka, RNDr., Dr. (07.04.2016)
1. Basic probability and statistics - random events and variables, normal distribution, random sample, parameter estimating, testing of statistical hypotheses.
2. Linear and logistic regression - description of a continuous or a binary variable using a set of regressors.
3. Testing hypotheses concerning the mean - t-tests and their non-parametric alternatives.
4. Analysis of variance - one-way and two-way ANOVA, hierarchical model, latin squares.
