Bi7930 Zpracování biologických dat

Přírodovědecká fakulta
jaro 2005
Rozsah
0/2/0. 2 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
prof. Mgr. Stanislav Pekár, Ph.D. (cvičící)
Garance
prof. RNDr. Jaromír Vaňhara, CSc.
Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. Mgr. Stanislav Pekár, Ph.D.
Předpoklady
Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Předmět si smí zapsat nejvýše 20 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/20, pouze zareg.: 0/20, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/20
Jiné omezení: výuku zajišťují jednotlivé katedry biologické sekce, před zápisem je nutno kontaktovat jednotlivé vyučující z biologických kateder
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Přednáška má za cíl naučit studenty analyzovat data použitím vhodných jednorozměrných statistických metod.
Osnova
  • 1) Úvod: Nezávislá a závislá proměnná, klíč k analýzám, statistický software, jazyk R, literatura, formát dat, základní funkce. 2) Experimentální design: Typy studií, pseudoreplikace, náhodný, stratifikovaný, Latinské čtverce, split-plot a nested design. 3) Popisná statistika: Momenty, tabulková a grafická analýza, funkce, příklady. 4) Klasické testy: Jednovýběrové testy, dvouvýběrové testy, test rozložení, kontingenční tabulky, korelace, příklady. 5) Statistické modelování: Modelování, formule, výsledky, funkce, zjednodušení modelů, kritika modelů. 6) Regrese: Lineární regrese, nelineární regrese, mnohočetná regrese, příklady. 7) Analýza rozptylu: Předpoklady, jedno- a více- faktorová, transformace, Kruskal-Wallis ANOVA, split-plot ANOVA, nested ANOVA, příklady. 8) Analýza kovariátu: příklady. 9) Porovnání: Kontrasty, posteriorní zjednodušení, mnohočetná porovnání, příklady. 10) Obecné lineární modely (GLM): Koncept, typy analýz, Gausovo rozložení, Gamma rozložení, příklady. 11) GLM pro analýzu frekvencí: Poissonovo rozložení, Negativně binomické rozložení, příklady. 12) GLM pro analýzu podílu: Binomické rozložení, Bernoulliho rozložení, příklady. 13) Obecní přídatné modely (GAM): koncept, vyhlazování, příklady. 14) Stromové modely: koncept, regresní stromy, klasifikační stromy, příklady. 15) Analýza přežívání: Exponenciální rozložení, Kaplan-Meierův estimátor, Cox proportional hazard model, jiné hazard modely, příklady. 16) Smíšené modely: fixní a náhodné efekty, ANOVA opakovaných pozorování, lineární a nelineární smíšené modely (REML), Friedmanova ANOVA, příklady.
Metody hodnocení
Hodnocení na základě výsledků domácích ůkolů, které jsou zadávány v průběhu semestru.
Další komentáře
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2007 - akreditace, podzim 2010 - akreditace, podzim 2002, podzim 2003, podzim 2004, podzim 2005, jaro 2006, podzim 2006, podzim 2007, podzim 2008, podzim 2009, podzim 2010, podzim 2011 - akreditace.