F1IS1_15 Informatika a aplikovaná statistika

Farmaceutická fakulta
podzim 2022
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)
Mgr. Sylvie Pavloková, 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 12:35–14:15 44-056
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
F1IS1_15/01: Út 14:30–16:10 44-016, J. Pazourek
F1IS1_15/02: Út 16:25–18:05 44-016, S. Pavloková
Předpoklady
FAKULTA(FaF) || OBOR(MUSFaF)
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 50 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 26/50, pouze zareg.: 0/50
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 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. 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). Dú – MW test 7. Mann-Whitneyův U-test. 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 (písemný test)
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://moodlinka.ics.muni.cz/course/view.php?id=3507
Podmínka k absolvování zkoušky: absence v max. 1 semináři; vypracování úkolů z každého semináře Kritéria k vykonání zkoušky: praktická zkouška (PC test) s bodovým ziskem nad 50%
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2020, podzim 2021, podzim 2023, podzim 2024.