Přeskočit na hlavní obsah
Přeskočit hlavičku
Zavřít

Vyhledávání

Pokročilá statistika pro bioinformatiku

Typ studia doktorské
Jazyk výuky angličtina
Kód 470-6406/02
Zkratka PSB
Název předmětu česky Pokročilá statistika pro bioinformatiku
Název předmětu anglicky Advanced Statistics for Bioinformatics
Kreditů 10
Garantující katedra Katedra aplikované matematiky
Garant předmětu prof. Ing. Radim Briš, CSc.

Subject syllabus

• 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)

Literature

• 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.

Advised literature

• 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 .


zpět na vyhledávání