|
Vyučující
|
|
|
|
Obsah předmětu
|
Obsah: Úvod do statistiky, základní popisné statistiky (pozice, variabilita, přesnost odhadu), distribuce pravděpodobnosti. Testování hypotéz, test dobré shody, kontingenční tabulky, t-test, analýza variance, korelace, lineární a nelineární regrese, obecné lineární modely. Transformace dat, testy založené na pořadí, permutační testy, krátká zmínka o pokročilých metodách (modely se smíšenými efekty, zobecněné lineární modely, mnohorozměrné metody). Cvičení: Cvičení učí práci s programem R pomocí RStudia, a ukazuje praktické použití metod probíraných v přednáškách. Při tom je kladen důraz na interpretaci výsledků a jejich grafickou prezentaci.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Práce s multimediálními zdroji (texty, internet, IT technologie)
- Domácí příprava na výuku
- 20 hodin za semestr
- Příprava na zkoušku
- 20 hodin za semestr
- Příprava na zápočet
- 20 hodin za semestr
- Účast na výuce
- 52 hodin za semestr
|
|
Výstupy z učení
|
The aim of the course is to introduce the principles of statistical thinking and the use of statistics in science. In addition to this theoretical background, special emphasis is put on practical use of statistical analyses for data processing. After completing the course, the students should be able to process their own data and apply basic statistical methods to test hypotheses related to topics of their bachelor theses.
Student je schopen uvažovat v kontextu statistických principů (design experimentů, logika vědecké práce), zná základní statistické metody (viz obsah), rozumí jejím výsledkům při čtení publikací, a je schopen je v programu R samostatně provádět.
|
|
Předpoklady
|
Základní znalost matematiky a MS Excel na úrovni středoškolského studia.
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Písemná zkouška, Esej, Průběžné hodnocení
Hodnocení se skládá ze tří částí: - průběžný test v polovině semestru (20 bodů) - esej (20 bodů) - závěrečný test (60 bodů) Body z těchto tří částí se sčítají, pro úspěšné absolvování kurzu je třeba získat alespoň 50 bodů. Odevzdání eseje splňující základní požadavky je považováno za zápočet, bez kterého není možné kurz úspěšně absolvovat. Při zkoušce mohou studenti použít libovolné studijní materiály, testy jsou zaměřené na základní teorii a na praktické použití statistických metod v R. Esej má mít formu velmi stručné vědecké publikace / bakalářské práce, ve které studenti použijí některé z metod vyučovaných v tomto kurzu. Podrobnosti jsou zveřejněny v e-learningu.
|
|
Doporučená literatura
|
-
Crawley M.(2007): The R Book. John Wiley & Sons Ltd, Chichester..
-
Beckerman A.P., Petchey O.L. Getting started with R. An introduction for biologists.. Oxford: Oxford University Press, 2012. ISBN 987-0-19-960162.
-
Lepš J., Šmilauer P. Biostatistics with R. Cambridge, 2020.
-
Paradis E. R for Beginners. Montpellier, 2005.
-
Yakir B. Introduction to Statistical Thinking (With R, Without Calculus). Jerusalem: The Hebrew University, 2011.
|