PřF:M7985 Analýza přežití - Informace o předmětu
M7985 Analýza přežití
Přírodovědecká fakultajaro 2018
- Rozsah
- 2/2/0. 4 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.
- Vyučující
- doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Bc. Iveta Selingerová, Ph.D. (cvičící) - Garance
- doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta - Rozvrh
- Út 10:00–11:50 M6,01011
- Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
- Mateřské obory/plány
- Aplikovaná matematika pro víceoborové studium (program PřF, N-MA)
- Ekonomie (program ESF, N-MA)
- Finanční matematika (program PřF, N-MA)
- Matematická biologie (program PřF, N-EXB)
- Matematické modelování a numerické metody (program PřF, N-MA)
- Statistika a analýza dat (program PřF, N-MA)
- Cíle předmětu
- Předmět se zabývá statistickými metodami zkoumání výskytu událostí v čase. Na konci tohoto kurzu bude student schopen (1) porozumět a vysvětlit metody neparametrické a (semi)parametrické statistické inference a statistického modelování pro (ne)cenzurovaná data; (2) implementovat tyto metody v jazyce R; (3) aplikovat je na konkrétních datech.
- Výstupy z učení
- Student bude po absolvování předmětu schopen:
- porozumnět věrohodnosti, neparametrické statistické inferenci a (semi)parametrickým statistickým modelům pro (ne)cenzorovaná data o zlyháni/úmrtí v čase;
- navrhnout a vysvětlit vhodné neparametrické statistické testy a (semi)parametrické modely pro (ne)cenzorovaná data o zlyháni/úmrtí v čase;
- aplikovat metody neparametrické statistické inference a (semi)parametrické modely na reálná pro (ne)cenzorovaná data o zlyháni/úmrtí v čase;
- implementovat metody neparametrické statistické inference pro (ne)cenzorovaná data o zlyháni/úmrtí v čase do R. - Osnova
- Cenzorování a jeho typy.
- Věrohodnostní funkce.
- Funkce přežití a její rozptyl, riziko, kumulativní riziko, střední hodnota a medián přežití, střední hodnota a medián zůstatkového života, bodové odhady, intervaly a pásy spolehlivosti.
- Testování hypotéz – porovnání dvou a více křivek přežitím relativní riziko, neparametrický přístup pro necenzorovaná a cenzorovaná data.
- Zobecnění neparametrických koleračních koeficientů pro případy testování hypotéz o křivkách přežití.
- Implementace v R.
- Příklady v jazyce R. Aplikace na reálná data z biologie, medicíny a jiných oborů.
- Literatura
- KLEIN, John P. a Melvin L. MOESCHBERGER. Survival analysis : techniques for censored and truncated data. 2nd ed. New York: Springer, 2003, xv, 536. ISBN 9781441929853. info
- Výukové metody
- Přednáška: 2 hod. týdně.
Cvičení: 2 hod. týdně. - Metody hodnocení
- Domácí úkoly, ústní zkouška.
- Navazující předměty
- Další komentáře
- Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
- Statistika zápisu (jaro 2018, nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/jaro2018/M7985