470-6406/01 – Pokročilá statistika pro bioinformatiku (PSB)

Garantující katedra	Katedra aplikované matematiky	Kredity	10
Garant předmětu	prof. Ing. Radim Briš, CSc.	Garant verze předmětu	prof. Ing. Radim Briš, CSc.
Úroveň studia	postgraduální	Povinnost	povinně volitelný typu B
Ročník		Semestr	zimní + letní
		Jazyk výuky	čeština
Rok zavedení	2019/2020	Rok zrušení
Určeno pro fakulty	FEI	Určeno pro typy studia	doktorské

Výuku zajišťuje
Os. čís.	Jméno	Cvičící	Přednášející
BRI10	prof. Ing. Radim Briš, CSc.

Rozsah výuky pro formy studia
Forma studia	Zp.zak.	Rozsah
prezenční	Zkouška	26+0
kombinovaná	Zkouška	26+0

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

Cílem předmětu je naučit posluchače pokročilé dovednosti nezbytné pro použití statistických technik a procedur v procesu vědeckého výzkumu, porozumět pokročilé teorii, ze které tyto techniky vycházejí, to vše za použití statistického software včetně interpretace výsledků statistické analýzy.

Vyučovací metody

Semináře
Individuální konzultace
Projekt
Ostatní aktivity

Anotace

Předmět je zaměřen na metody aplikované statistiky a analýzu dat. Poskytuje ucelenou matematickou bázi z oblasti teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky, jejíž zvládnutí je nezbytné pro aplikaci základních i náročnějších statistických metod ve vědecko-výzkumné praxi, zejména při analýzách dat a interpretaci výsledků statistických analýz.

Povinná literatura:

• BRIŠ, Radim. Probability and Statistics for Engineers. Ostrava, 2011. Available at: http://homel.vsb.cz/~bri10/Teaching/Prob%20&%20Stat.pdf • JOHNSON, James L. Probability and statistics for computer science. Hoboken, NJ: Wiley Interscience, 2008. ISBN 978-0470383421. • VAN BELLE, Gerald a Lloyd FISHER. Biostatistics: a methodology for the health sciences. 2nd ed. Hoboken, NJ: John Wiley, 2004. ISBN 0471031852.

Doporučená literatura:

• HASTIE, Trevor, Robert TIBSHIRANI a J. H FRIEDMAN. The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. 2nd ed. New York, NY: Springer, 2009. ISBN 9780387848570. • JAMES, Gareth, Daniela WITTEN, Trevor HASTIE a Robert TIBSHIRANI. An introduction to statistical learning: with applications in R. New York: Springer, [2013]. Springer texts in statistics, 103. ISBN 978-1-4614-7138-7. • MOORE, Dirk F. Applied survival analysis using R. New York, NY: Springer Science+Business Media, 2016. ISBN 978-3319312439. • TUTZ, Gerhard. Regression for categorical data. New York: Cambridge University Press, 2012. ISBN 9781107009653. • HOSMER, David W a Stanley LEMESHOW. Applied logistic regression. 2nd ed. New York: Wiley, 2000. ISBN 978-0471-35632-8. • MÜLLER, Peter, Fernando Andres QUINTANA, Alejandro JARA a Tim HANSON. Bayesian Nonparametric Data Analysis. Springer, 2015. ISBN 978-3319189673.

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

Kontrola plnění zadaných úkolů v rámci pravidelných konzultací. V případě, že součástí úkolů studenta bude rovněž publikační činnost, bude příslušný článek v rámci kurzu odprezentován. Ústní zkouška

E-learning

https://homel.vsb.cz/~bri10/Teaching/Prob%20&%20Stat.pdf

Další požadavky na studenta

Student vypracovává a obhajuje práci na zadané téma.

Prerekvizity

Předmět nemá žádné prerekvizity.

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

• Biostatistický návrh lékařské studie (nezbytné kroky k provedení studie, různé typy studií, etika, sběr dat) • Softwarové nástroje pro statistické zpracování datových souborů. • Explorační analýza dat (typy proměnných, sumarizace a vizualizace dat) • Základy teorie pravděpodobnosti (pojem pravděpodobnosti, lékařské testy a Bayesův teorém, náhodná proměnná a pravděpodobnostní rozdělení, základní číselné charakteristiky). • Diskrétní a spojité modely dat. • Populace a náhodný výběr, výběrové metody. • Teorie odhadu (Bodové a intervalové odhady, metoda maximální věrohodnosti, Bayesova indukce). • Testování hypotéz (základy statistického rozhodování, chyba prvního a druhého druhu, p-hodnota, jedno-výběrové a dvoj-výběrové testy, párové testy). • Analýza rozptylu (test ANOVA, předpoklady a interpretace ANOVA testu, Kruskal-Wallisův test, POST-HOC analýza). • Lineární regresní model s jednou vysvětlující proměnnou. • Lineární regresní model s více vysvětlujícími proměnnými. • Logistická regrese • Základy analýzy přežití (Kaplan-Meierův odhad křivky přežití, Log-Rank test, Coxův proporcionální hazardní regresní model) • Stochastické procesy (Markovské řetězy, Markovské modely se spojitým časem)

Podmínky absolvování předmětu

Kombinovaná forma (platnost od: 2019/2020 zimní semestr)

Název úlohy	Typ úlohy	Max. počet bodů (akt. za podúlohy)	Min. počet bodů	Max. počet pokusů
Zkouška	Zkouška			3

Rozsah povinné účasti:

Zobrazit historii

Podmínky absolvování předmětu a účast na cvičeních v rámci ISP:

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rok	Program	Forma	Jazyk výuky	Konz. stř.	Typ povinnosti
2024/2025	(P0588D140003) Bioinformatika a výpočetní biologie	P	čeština	Ostrava	povinně volitelný typu B	stu. plán
2024/2025	(P0588D140003) Bioinformatika a výpočetní biologie	K	čeština	Ostrava	povinně volitelný typu B	stu. plán
2023/2024	(P0588D140003) Bioinformatika a výpočetní biologie	K	čeština	Ostrava	povinně volitelný typu B	stu. plán
2023/2024	(P0588D140003) Bioinformatika a výpočetní biologie	P	čeština	Ostrava	povinně volitelný typu B	stu. plán
2022/2023	(P0588D140003) Bioinformatika a výpočetní biologie	P	čeština	Ostrava	povinně volitelný typu B	stu. plán
2022/2023	(P0588D140003) Bioinformatika a výpočetní biologie	K	čeština	Ostrava	povinně volitelný typu B	stu. plán
2021/2022	(P0588D140003) Bioinformatika a výpočetní biologie	K	čeština	Ostrava	povinně volitelný typu B	stu. plán
2021/2022	(P0588D140003) Bioinformatika a výpočetní biologie	P	čeština	Ostrava	povinně volitelný typu B	stu. plán
2020/2021	(P0588D140003) Bioinformatika a výpočetní biologie	P	čeština	Ostrava	povinně volitelný typu B	stu. plán
2020/2021	(P0588D140003) Bioinformatika a výpočetní biologie	K	čeština	Ostrava	povinně volitelný typu B	stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název bloku	Akademický rok	Forma studia	Jazyk výuky	Ročník	Z	L	Typ bloku	Vlastník bloku

Hodnocení Výuky

Předmět neobsahuje žádné hodnocení.