Elementy metodologii badań empirycznych w medycynie i Zastosowania statystyki. Zarys programu studiów. weekend 1: sobota

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Elementy metodologii badań empirycznych w medycynie i Zastosowania statystyki. Zarys programu studiów. weekend 1: sobota 18-10-2014"

Transkrypt

1 Elementy metodologii badań empirycznych w medycynie i Zastosowania statystyki w badaniach biomedycznych Celem studiów jest przekazanie podstawowej wiedzy i kształcenie umiejętności w zakresie projektowania badań empirycznych w medycynie, przygotowywania publikacji naukowych, umiejętności wyboru odpowiednich metod opracowania wyników badań, poprawnej interpretacji wyników analiz oraz ich prezentacji w publikacjach naukowych. W części poświęconej praktycznym zastosowaniom biostatystyki analizy będą ilustrowane przykładami w środowisku programów z rodziny STATISTICA oraz innych wolno dostępnych w sieci programów do analizy danych. Studia są przeznaczone dla osób zajmujących się różnymi aspektami badań empirycznych w medycynie oraz tych, które zamierzają zajmować się tą problematyką. Zarys programu studiów Soboty (8 godzin): , , , Niedziele (6 godzin): , , weekend 1: sobota Blok II: Badania i publikacje w naukach medycznych Planowanie i prowadzenie badań empirycznych w medycynie (UMed, Wojciech Młynarski, Wojciech Fendler, Michał Nowicki, Cezary Watała) Badanie naukowe (Cezary Watała) 1 godz. Projektowanie eksperymentu naukowego w medycynie (plan i algorytm badania) 1 godz. (Wojciech Fendler) Rodzaje i specyfika badań klinicznych (Wojciech Młynarski) Badania obserwacyjne i badania eksperymentalne 2 godz. (Wojciech Młynarski) Medycyna oparta na faktach (EBM) 1 godz. (Wojciech Młynarski) 8 godz. sobota Blok I: Przygotowanie danych i zastosowania biostatystyki w opracowywaniu wyników badań medycznych weekend 1: niedziela Wprowadzenie do obsługi programu STATISTICA 2 godz. Przygotowanie danych na potrzeby analiz (Janusz Wątroba Statsoft) Źródła danych Gromadzenie danych (bazy danych, excel, STATISTICA) Techniki próbkowania

2 Wybrane zaawansowane metody próbkowania, np. propensity score matching, covariate matching Metody czyszczenia danych i ich przekształcanie, brakujące dane; różne metody imputacji danych korzyści i niebezpieczeństwa; zastępowanie średnią, medianą; metody MAR, MCAR czy EM, metody regresyjne i ANOVA Zmiany układu danych, tworzenie podzbiorów Weryfikacja danych odstających (3t+3p) weekend 2: sobota Wybrane elementy rachunku prawdopodobieństwa i metody statystyki opisowej (G. Harańczyk Statsoft lub J, Wątroba StatSoft) Podstawy rachunku prawdopodobieństwa uwzględniające zagadnienia przydatne w kontekście randomizacji prób i wnioskowania statystycznego (tutaj można się skupić na przypomnieniu zagadnień związanych z wnioskowaniem statystycznym, jak prawdopodobieństwo klasyczne, i warunkowe (bayesowskie), zmienna losowa, rozkład prawdopodobieństwa, etc., ale można także rozważyć przypomnienie podstawowych prostych zagadnień kombinatoryki i rachunku prawdopodobieństwa: permutacje, kombinacje, wariacje bez powtórzeń, wariacje z powtórzeniami, dwumian Newtona), twierdzenie Bayesa, itp. Pojęcie rozkładu empirycznego zmiennej i sposoby jego badania Podstawowe charakterystyki liczbowe rozkładu zmiennej weekend 2: niedziela Blok II: Badania i publikacje w naukach medycznych 2t +4p Badania niekliniczne przygotowywanie i prowadzenie (UMED, Wojciech Młynarski, Wojciech Fendler, Cezary Watała) Specyfika badań na modelach zwierzęcych (Cezary Watała) Specyfika badań na układach modelowych in vitro (Wojciech Młynarski, Wojciech Fendler) 3 godz. Przygotowywanie publikacji naukowych z badań medycznych (UMed, Wojciech Młynarski, Wojciech Fendler, Michał Nowicki, Cezary Watała) 3 godz. Publikacja naukowa, rodzaje oraz język (1-2t) (Michał Nowicki) Zasady cytowania literatury (1t) (Michał Nowicki) Punktacja publikacji naukowych (0.5t) (Michał Nowicki) Proces recenzji publikacji naukowej i przygotowywanie odpowiedzi na recenzje (1-1.5t) (Wojciech Fendler) 2

3 Błędy spotykane w pracy naukowo-badawczej i publikacjach naukowych (2t) (Wojciech Fendler) Wyszukiwanie informacji naukowej i biomedyczne bazy literatury naukowej (1t) (Michał Nowicki) Prawo autorskie a publikacje naukowe. Problem plagiatu (1t) (Michał Nowicki) 6 godz. niedziela Blok I: Przygotowanie danych i zastosowania biostatystyki w opracowywaniu wyników badań medycznych weekend 3: sobota Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego (dr Janusz Wątroba Statsoft, UMed, Cezary Watała) Podstawowe pojęcia statystyki indukcyjnej Zagadnienie estymacji Weryfikacja hipotez statystycznych i jej znaczenie w kontekście hipotez badawczych Testy statystyczne i ich zastosowanie do weryfikacji hipotez badawczych weekend 3: niedziela (4t+4p) Zagadnienie mocy testu i wielkość próby (dr Janusz Wątroba Statsoft) Obliczanie mocy testu i jej zastosowania Szacowanie liczebności próby w różnych badaniach: - porównywanie średnich (dla pomiarów sparowanych i niesparowanych, dla dwóch i więcej prób) - porównywanie proporcji (dla pomiarów sparowanych w układzie krzyżowym [matched case-control] i niesparowanych [independent casecontrol], dla dwóch i więcej prób) w badaniach kliniczno kontrolnych i kohortowych (independent cohort, paired cohort) - dla badań typu superiority, equality, non-inferiority - w badaniach populacyjnych (population survey) - porównanie czasów przeżycia - badaniach asocjacji (korelacji) weekend 4: sobota Wybrane metody analizy danych jakościowych (mgr Andrzej Stanisz, CMUJ) Wprowadzenie - skale pomiarowe Przypomnienie podstawowych technik analizy danych Analiza wskaźników struktury 3

4 o Przedział ufności dla wskaźników struktury o Porównanie dwóch wskaźników struktury Tabele kontyngencji o Tabele dwudzielcze Miary powiązania i wielkości efektu Testy statystyczne dla tabel dwudzielczych Test dokładny Fishera Test McNemary i Q Cochrana dla zmiennych powiązanych Test Mantela Haenszela o Tabele trójdzielcze o Paradoks Simsona o Tabele kontyngencji dowolnych rozmiarów Analiza korespondencji o Przykład analizy korespondencji o Wielowymiarowa analiza korespondencji Analiza log-liniowa o Analiza log liniowa dla tabel dwudzielczych o Analiza log-liniowa dla tabel trójdzielczych o Analiza log-liniowa dla zmiennych porządkowych weekend 4: niedziela Wybrane metody analizy analizy danych jakościowych oraz wyników badań populacyjnych i diagnostycznych (mgr Andrzej Stanisz, CMUJ, doc W. Fendler UMed) Mgr A. Stanisz, CMUJ Ocena procedur diagnostycznych o Czułość i swoistość o Krzywa ROC o Wartość predykcyjna dodatnia i wartość predykcyjna ujemna o Współczynnik zgodności Dr hab. Wojciech Fendler, UMED Metody wykorzystywane w badaniach populacyjnych i diagnostycznych Miary zapadalności i umieralności Oceny czynników ryzyka w medycynie i epidemiologii o Ryzyko względne, iloraz szans, ryzyko przypisane, ARR, RRR, NNT, ARI, RRI, NNH, ABI, RBI 4

5 weekend 5: sobota, Bardziej zaawansowane techniki wielowymiarowe: Przygotowanie narzędzia badawczego i analiza rzetelności (sobota, prof. Adam Sagan, Uniwersytet Ekonomiczny, Kraków) Zasady budowy kwestionariusza (formy komunikacji z badanymi, proces budowy kwestionariusza, formy pytań, efekty stylu i nastawienia odpowiedzi) Budowa skal prostych: skale nieporównawcze i porównawcze, skale ocen, skale rangowe i skale porównań parami, transformacja skal rangowych, skale o sumie stałej; Budowa skal złożonych i ocena rzetelności: procedura C-OAR-SE, skala Likerta, Guttmana, dyferencjału semantycznego, wskaźniki refleksywne i formatywne, proces budowy skali ze wskaźnikami refleksywnymi, ocena wymiarowości skali, ocena rzetelności i trafności skali; Statystyczne metody oceny wymiarowości skal: analiza głównych składowych, analiza korespondencji, eksploracyjna analiza czynnikowa; Metody ocen zgodności i jednorodności skal: współczynniki zgodności sędziów, metoda połówkowa, współczynnik -Cronbacha weekend 5: niedziela, Bardziej zaawansowane techniki wielowymiarowe: Zaawansowane metody statystyczne w skalowaniu i analizie danych - modelowanie równań strukturalnych (niedziela, prof. Adam Sagan, Uniwersytet Ekonomiczny, Kraków) Ocena rzetelności w podejściu modelowym - konfirmacyjna analiza czynnikowa: identyfikacja modelu czynnikowego, dobroć dopasowania wskaźniki opisowe, przyrostowe, populacyjne, resztowe i informacyjne, ocena parametrów modelu; Wskaźniki rzetelności AVE Fornella i Omega Mc Donalda; Konfirmacyjna analiza czynnikowa dla danych binarnych: korelacje tetrachoryczne, wartości progowe; Ocena równoważności pomiarowej w wielogrupowych modelach CFA; Wykorzystanie skal opartych na czynnikach w modelach ścieżkowych (budowa indeksów, identyfikacja modelu strukturalnego, ocena parametrów modelu, ocena efektów mediacyjnych w modelu); Ogólny model strukturalny (etapy budowy modelu ogólnego, interpretacja części pomiarowej i strukturalnej, respecyfikacja modelu); Wprowadzenie do symulacji MonteCarlo w modelach strukturalnych 6 godz. (niedziela) weekend 6: sobota i niedziela stycznia

6 Wybrane zagadnienia statystycznego planowania eksperymentów i techniki opracowywania ich wyników (Janusz Wątroba, StatSoft) Podstawowe pojęcia doświadczalnictwa Podstawowe schematy randomizacji (seryjna, w niezależnych grupach/układach ciągłych, alokacja krzyżowa, schemat blokowy, kwadraty łacińskie i grecko-łacińskie, itp.) Podstawowe układy doświadczalne wykorzystywane w badaniach medycznych Omówienie wybranych układów niestandardowych Zastosowania różnych modeli analizy wariancji w opracowywaniu wyników badań medycznych - analiza jedno- i wieloczynnikowa, problem interakcji - modele efektów głównych, czynnikowych, zagnieżdżone ANOVA (ustalanie hierarchiczności) - z powtarzanymi pomiarami - dwuczynnikowa z powtórzeniami - problem sferyczności i homogenności wariancji - testy post-hoc dla ANOVA grup niepowiązanych i powiązanych (testy dla grupy kontrolnej, testy kontrastów) - wybrane odpowiedniki nieparametryczne analizy wariancji i testów porównań wielokrotnych ich zastosowania i ograniczenia Analiza dyskryminacyjna (dr Małgorzata Misztal, Uniwersytet Łódzki) - wprowadzenie do metod dyskryminacyjnych podstawowe pojęcia, konieczne założenia. - konstrukcja funkcji dyskryminacyjnych - podstawy metodologiczne, dobór zmiennych do modelu, liczba funkcji dyskryminacyjnych. Interpretacja współczynników funkcji dyskryminacyjnej. - klasyfikacja obiektów - funkcje klasyfikacyjne, prawdopodobieństwa klasyfikacji, odległości Mahalanobisa. - zastosowania analizy dyskryminacyjnej do analizy danych medycznych z wykorzystaniem programu STATISTICA (moduły: Analiza dyskryminacyjna i Ogólne modele analizy dyskryminacyjnej). (3t+5p) godzin (sobota i niedziela) weekend 7: sobota: Wprowadzenie do metod analizy współzależności zjawisk (prof. Jerzy Moczko, Uniwersytet Medyczny, Poznań) Miary powiązania danych jakościowych Analiza korelacyjna 1t+2p Wprowadzenie do metod modelowania statystycznego Analiza regresji liniowej prostej Analiza regresji liniowej wielorakiej Ogólne i uogólnione modele liniowe i nieliniowe gdzie przydatne? 6

7 Ogólne metodologiczne podstawy badania zjawisk okresowych (m.in. analiza spektralna parametryczna i nieparametryczna, analiza kosinorowa, filtracja sygnałów biomedycznych) 1t+4p weekend 7: niedziela 8 luty 2015 Wprowadzenie do metody Data Mining oraz program STATISTICA Data Miner (Grzegorz Harańczyk, Statsoft) Wprowadzenie teoretyczne z procedurami typu Data Mining 2 godz. Zapoznanie z programem Data Miner 4 godz. weekend 8: sobota 28 luty 2015 Wybrane zagadnienia metaanalizy i metaregresji jak czytać wyniki metaanalizy (Michał Kusy, Statsoft) Przygotowanie danych do metaanalizy 1 godz. Metaanaliza dla danych ciągłych i dyskretnych 2 godz. Standaryzacja pośrednia i bezpośrednia 1 godz. Analiza niejednorodności 1 godz. Analiza w grupach i metaregresja 2 godz. Analiza wrażliwości i ocena błędu publikacji 1 godz. weekend 8: niedziela Metody analizy przeżycia (prof. Andrzej Sokołowski, Uniwersytet Ekonomiczny, Kraków) Szacowanie funkcji przeżycia: tabele przeżycia w wersji pełnej (follow-up) i skróconej (abridged) Testy dla porównywania przeżyć: różnice, korzyści i przewagi Model regresji Coxa model ze zmiennymi harmonicznymi zależnymi od czasu (wymaga dopracowania w Zestawie, wiesza się moduł stepwise) 2t+4p weekend 9: sobota 14 marca 2015 Wybrane zaawansowane metody analizy współzależności zjawisk (Grzegorz Migut, StatSoft) Modele regresji nieliniowej Metody skoringowe Analiza regresji logistycznej zaawansowany moduł analizy regresji logistycznej z Zestawu Medycznego 7

8 3t+5p weekend 9: niedziela Zastosowanie metod data mining do analizy wyników badań medycznych I (dr hab. Agata Smoleń, UMed Lublin) Wprowadzenie do metod data mining Omówienie wybranych metod i przykłady ich zastosowań Przykłady analiz data mining w środowisku programu STATISTICA Data Miner - zastosowanie metod data mining w badaniach biomedycznych - dokładny program do ustalenia Model multivariate adaptive regression splines (MAR Splines) metoda analizy danych o rozkładach reszt niespełniających warunku normalności weekend 10: sobota Zastosowanie metody automatyczne sieci neuronowe do analizy wyników badań medycznych (doc. Maciej Szaleniec, AGH Kraków, ewentualnie, część praktyczna Statsoft, mgr Grzegorz Migut proszę o zadeklarowanie preferencji) Wprowadzenie do metody sieci neuronowych 4 godz. Zastosowanie metody sieci neuronowych w metodach regresyjnych przykłady analiz w środowisku programu STATISTICA 2 godz. Zastosowanie metody sieci neuronowych w metodach klasyfikacyjnych przykłady analiz w środowisku programu STATISTICA 2 godz. weekend 10: niedziela godzin (sobota) Zastosowanie metod data mining do analizy wyników badań medycznych II (dr dr Anna Justyna Milewska, UMed Białystok) Omówienie metodyki podejścia regresyjnego i klasyfikacyjnego w metodzie Data Mining Analiza składowych gównych Analiza skupień (aglomeracja, metoda k-średnich, sieci Kohonena) Analiza koszykowa Analiza korespondencji 3 Przykłady analiz Data mining na wybranych przykładach danych badan medycznych 8

9 Blok III: Case studies (UMed: prof. Michał Nowicki, prof. Wojciech Młynarski i dr hab. Wojciech Fendler z zespołem) jako przykłady dobrej i złej statystyki Cztery projekty omówione analitycznie krok po kroku z wyegzekwowaniem procedur i obliczeń wiodących do wyników końcowych, 1 projekt /weekend, tematyka do ustalenia, po 6 godzin na blok w sobotę i niedzielę (12 godz./ weekend) weekend 11: sobota i niedziela 11 i Badanie z wykorzystaniem analizy przeżycia; wprowadzenie teoretyczne/terminologiczne stricte medyczne, umożliwiające zapoznanie z wybranymi miarami typu event-free survival, progression-free survival itp.; bardzo pożądane przykłady, gdzie można będzie pokazać efekty manipulacji/symulacji tychże (Wojciech Młynarski) po 5 godzin (sobota i niedziela) weekend 12: sobota i niedziela 25 i Badanie z estymacja markerów diagnostycznych, analizą krzywych ROC, selekcja optymalnych markerów o dużej wiarygodności diagnostycznej (Wojciech Fendler) weekend 13: sobota i niedziela 16 i po 5 godzin (sobota i niedziela) Analiza wielkoskalowa, wykorzystanie analizy składowych głównych (PCA), liniowej analizy dyskryminacyjnej (LDA) i grupowania (clustering) (STATSOFT) weekend 14: sobota i niedziela 30 i po 5 godzin (sobota i niedziela) Przykład źle wykonanej analizy wzorzec przykład negatywny: np. "pseudogenetyczne" badanie polimorfizmów, z analizą zawierającą liczne błędy statystyczne, ze wskazaniem czego nie robić oraz w jaki sposób nie analizować (Wojciech Młynarski, Wojciech Fendler) po 5 godzin (sobota i niedziela) weekend 15: sobota i niedziela czerwca 2015 r. Przykład analizy z wykorzystaniem sieci neuronowych (ANN) dr hab. Maciej Szaleniec; tytul i treści do ustalenia po 5 godzin (sobota i niedziela) 9

10 weekend 16: sobota i niedziela 20 i Zaliczenie w dwóch blokach: poprawna analiza własnych danych/przygotowanie eksperymentu pod kątem zagwarantowania odpowiedniej mocy statystycznej, istotności, oszacowanie minimalnej liczności próby badanej oraz prezentacja w taki sposób aby mogła się odbyć konstruktywna dyskusja każdego projektu przez uczestników. (dr hab. Wojciech Fendler, prof. Wojciech Młynarski, dr Janusz Wątroba, prof. Cezary Watała, oraz wszyscy inni biorący udział w szkoleniu, którzy wyrażą zainteresowanie uczestniczeniem) po 8 godzin (sobota i niedziela) weekend 17: sobota i niedziela 27 i Zaliczenie w dwóch blokach: poprawna analiza własnych danych/przygotowanie eksperymentu pod kątem zagwarantowania odpowiedniej mocy statystycznej, istotności, oszacowanie minimalnej liczności próby badanej oraz prezentacja w taki sposób aby mogła się odbyć konstruktywna dyskusja każdego projektu przez uczestników. (dr hab. Wojciech Fendler, prof. Wojciech Młynarski, dr Janusz Wątroba, prof. Cezary Watała, oraz wszyscy inni biorący udział w szkoleniu, którzy wyrażą zainteresowanie uczestniczeniem) po 8 godzin (sobota i niedziela) w sumie: minimum 17 spotkań weekendowych w wymiarze łącznym 225 godz. 10

1.7. Eksploracja danych: pogłębianie, przeszukiwanie i wyławianie

1.7. Eksploracja danych: pogłębianie, przeszukiwanie i wyławianie Wykaz tabel Wykaz rysunków Przedmowa 1. Wprowadzenie 1.1. Wprowadzenie do eksploracji danych 1.2. Natura zbiorów danych 1.3. Rodzaje struktur: modele i wzorce 1.4. Zadania eksploracji danych 1.5. Komponenty

Bardziej szczegółowo

I. Oprogramowanie sieciowe do prowadzenia analiz statystycznych wyników badań naukowych

I. Oprogramowanie sieciowe do prowadzenia analiz statystycznych wyników badań naukowych Załącznik nr 1 do siwz Znak sprawy: ZP-PNK/D/2013/9/87 (nazwa wykonawcy) SPECYFIKACJA PRZEDMIOTU ZAMÓWIENIA w postępowaniu powaniu o udzielenie zamówienia publicznego prowadzonym w trybie przetargu nieograniczonego

Bardziej szczegółowo

kod nr w planie ECTS Przedmiot studiów PODSTAWY STATYSTYKI 7 2

kod nr w planie ECTS Przedmiot studiów PODSTAWY STATYSTYKI 7 2 kod nr w planie ECTS Przedmiot studiów PODSTAWY STATYSTYKI 7 2 Kierunek Turystyka i Rekreacja Poziom kształcenia II stopień Rok/Semestr 1/2 Typ przedmiotu (obowiązkowy/fakultatywny) obowiązkowy y/ ćwiczenia

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Załącznik nr 5b do Uchwały nr 21/2013 Senatu KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Wydział Nauk o Zdrowiu Kierunek Profil kształcenia Nazwa jednostki realizującej moduł/przedmiot: Kontakt (tel./email): Osoba odpowiedzialna

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16 Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego

Bardziej szczegółowo

Statystyka i Analiza Danych

Statystyka i Analiza Danych Warsztaty Statystyka i Analiza Danych Gdańsk, 20-22 lutego 2014 Zastosowania analizy wariancji w opracowywaniu wyników badań empirycznych Janusz Wątroba StatSoft Polska Centrum Zastosowań Matematyki -

Bardziej szczegółowo

Podstawy statystyki dla psychologów. Podręcznik akademicki. Wydanie drugie poprawione. Wiesław Szymczak

Podstawy statystyki dla psychologów. Podręcznik akademicki. Wydanie drugie poprawione. Wiesław Szymczak Podstawy statystyki dla psychologów. Podręcznik akademicki. Wydanie drugie poprawione. Wiesław Szymczak Autor prezentuje spójny obraz najczęściej stosowanych metod statystycznych, dodatkowo omawiając takie

Bardziej szczegółowo

PROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU OBOWIĄZKOWEGO NA WYDZIALE LEKARSKIM I ROK AKADEMICKI 2014/2015 PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY dla STUDENTÓW IV ROKU STUDIÓW

PROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU OBOWIĄZKOWEGO NA WYDZIALE LEKARSKIM I ROK AKADEMICKI 2014/2015 PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY dla STUDENTÓW IV ROKU STUDIÓW PROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU OBOWIĄZKOWEGO NA WYDZIALE LEKARSKIM I ROK AKADEMICKI 2014/2015 PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY dla STUDENTÓW IV ROKU STUDIÓW 1. NAZWA PRZEDMIOTU : BIOSTATYSTYKA 2. NAZWA JEDNOSTKI (jednostek

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji Statystyka dla jakości produktów i usług Six sigma i inne strategie Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji StatSoft Polska Wybrane zagadnienia analizy korelacji Przy analizie zjawisk i procesów stanowiących

Bardziej szczegółowo

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący

Bardziej szczegółowo

Opis efektów kształcenia i sposobów ich weryfikacji

Opis efektów kształcenia i sposobów ich weryfikacji PROGRAM PRZEDMIOTU Nazwa przedmiotu WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE Rok akademicki / 26, semestr zimowy, grupy UE 1 Prof. zw. dr hab. Andrzej Luszniewicz Wymagania wstępne Studenci wnioskowania statystycznego

Bardziej szczegółowo

ZAAWANSOWANE METODY ANALIZ STATYSTYCZNYCH red. Ewa Frątczak

ZAAWANSOWANE METODY ANALIZ STATYSTYCZNYCH red. Ewa Frątczak Tytuł: Autor: ZAAWANSOWANE METODY ANALIZ STATYSTYCZNYCH red. Ewa Frątczak Wstęp Zaawansowane metody analiz statystycznych przenoszą analizy statystyczne na kolejny wyższy poziom. Określenie tego wyższego

Bardziej szczegółowo

Testy nieparametryczne

Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS. Zakład Statystyki i Informatyki Medycznej. tel./fax (85) 748 55 82 email: statinfmed@uwb.edu.pl dr Robert Milewski

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS. Zakład Statystyki i Informatyki Medycznej. tel./fax (85) 748 55 82 email: statinfmed@uwb.edu.pl dr Robert Milewski Załącznik nr 5b do Uchwały nr 21/2013 Senatu KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Wydział Kierunek Profil kształcenia Nazwa jednostki realizującej moduł/przedmiot: Kontakt (tel./email): Osoba odpowiedzialna za przedmiot:

Bardziej szczegółowo

Copyright by Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa 2000, 2008

Copyright by Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa 2000, 2008 Redaktor: Alicja Zagrodzka Korekta: Krystyna Chludzińska Projekt okładki: Katarzyna Juras Copyright by Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa 2000, 2008 ISBN 978-83-7383-296-1 Wydawnictwo Naukowe Scholar

Bardziej szczegółowo

Studia podyplomowe w zakresie przetwarzanie, zarządzania i statystycznej analizy danych

Studia podyplomowe w zakresie przetwarzanie, zarządzania i statystycznej analizy danych Studia podyplomowe w zakresie przetwarzanie, zarządzania i statystycznej analizy danych PRZEDMIOT (liczba godzin konwersatoriów/ćwiczeń) Statystyka opisowa z elementami analizy regresji (4/19) Wnioskowanie

Bardziej szczegółowo

Badanie opinii Omniwatch. Oferta badawcza

Badanie opinii Omniwatch. Oferta badawcza Badanie opinii Omniwatch Oferta badawcza Kim jesteśmy? SW Research Agencja badań rynku i opinii Rok założenia 2011 Wizerunek Firma oferująca profesjonalne rozwiązania badawcze, usługi analityczne i doradcze.

Bardziej szczegółowo

S t a t y s t y k a, część 3. Michał Żmihorski

S t a t y s t y k a, część 3. Michał Żmihorski S t a t y s t y k a, część 3 Michał Żmihorski Porównanie średnich -test T Założenia: Zmienne ciągłe (masa, temperatura) Dwie grupy (populacje) Rozkład normalny* Równe wariancje (homoscedasticity) w grupach

Bardziej szczegółowo

Szkolenie Statystyka w medycynie

Szkolenie Statystyka w medycynie Szkolenie Statystyka w medycynie program i cennik Łukasz Deryło Analizy statystyczne, szkolenia www.statystyka.c0.pl Szkolenie Statystyka w medycynie Co obejmuje? Szkolenie obejmuje metody statystyczne

Bardziej szczegółowo

Kurs Chemometrii Poznań 28 listopad 2006

Kurs Chemometrii Poznań 28 listopad 2006 Komisja Nauk Chemicznych Polskiej Akademii Nauk Oddział w Poznaniu Wydział Technologii Chemicznej Politechniki Poznańskiej w Poznaniu GlaxoSmithKline Pharmaceuticals S.A. w Poznaniu Stowarzyszenie ISPE

Bardziej szczegółowo

Badanie opinii Warsaw Watch. Oferta badawcza

Badanie opinii Warsaw Watch. Oferta badawcza Badanie opinii Warsaw Watch Oferta badawcza Kim jesteśmy? SW Research Agencja badań rynku i opinii Rok założenia 2011 Wizerunek Firma oferująca profesjonalne rozwiązania badawcze, usługi analityczne i

Bardziej szczegółowo

SPIS TREŚCI CZĘŚĆ I : PRZEZNACZENIE, PROCES I PODSTAWY METODOLOGICZNE BADAŃ MARKETINGOWYCH...17

SPIS TREŚCI CZĘŚĆ I : PRZEZNACZENIE, PROCES I PODSTAWY METODOLOGICZNE BADAŃ MARKETINGOWYCH...17 SPIS TREŚCI WSTĘP..13 CZĘŚĆ I : PRZEZNACZENIE, PROCES I PODSTAWY METODOLOGICZNE BADAŃ MARKETINGOWYCH...17 1. TREŚĆ, PRZEZNACZENIE I PROCES BADAŃ MARKETINGOWYCH....19 1.1. Dlaczego badania marketingowe

Bardziej szczegółowo

Sylabus Część A - Opis przedmiotu kształcenia. obowiązkowy X fakultatywny kierunkowy podstawowy X polski X angielski inny

Sylabus Część A - Opis przedmiotu kształcenia. obowiązkowy X fakultatywny kierunkowy podstawowy X polski X angielski inny Załącznik nr 2 do Uchwały Senatu Uniwersytetu Medycznego we Wrocławiu nr 1441 z dnia 24 września 2014 r. Nazwa modułu/przedmiotu Wydział Kierunek studiów Specjalności Poziom studiów Sylabus Część A - Opis

Bardziej szczegółowo

Kierunek i poziom studiów: Biologia, poziom drugi Sylabus modułu: Metody statystyczne w naukach przyrodniczych

Kierunek i poziom studiów: Biologia, poziom drugi Sylabus modułu: Metody statystyczne w naukach przyrodniczych Uniwersytet Śląski w Katowicach str. 1 Kierunek i poziom studiów: Biologia, poziom drugi Sylabus modułu: Metody statystyczne w naukach przyrodniczych kod modułu: 2BL_02 1. Informacje ogólne koordynator

Bardziej szczegółowo

MODEL STRUKTURALNY RELACJI MIĘDZY SATYSFAKCJĄ

MODEL STRUKTURALNY RELACJI MIĘDZY SATYSFAKCJĄ MODEL STRUKTURALNY RELACJI MIĘDZY SATYSFAKCJĄ I LOJALNOŚCIĄ WOBEC MARKI Adam Sagan Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Katedra Analizy Rynku i Badań Marketingowych Wstęp Modelowanie strukturalne ma wielorakie

Bardziej szczegółowo

Sylabus modułu: Matematyka stosowana z elementami chemometrii (0310-CH-S1-018)

Sylabus modułu: Matematyka stosowana z elementami chemometrii (0310-CH-S1-018) Uniwersytet Śląski w Katowicach str. 1 Kierunek i poziom studiów: chemia, poziom pierwszy Sylabus modułu: Matematyka stosowana z elementami chemometrii (018) 1. Informacje ogólne koordynator modułu dr

Bardziej szczegółowo

dr Dominik M. Marciniak Analizy statystyczne w pracach naukowych czego unikać, na co zwracać uwagę.

dr Dominik M. Marciniak Analizy statystyczne w pracach naukowych czego unikać, na co zwracać uwagę. dr Dominik M. Marciniak Analizy statystyczne w pracach naukowych czego unikać, na co zwracać uwagę. Statistics in academic papers, what to avoid and what to focus on. Uniwersytet Medyczny im. Piastów Śląskich

Bardziej szczegółowo

1. Informacje o StatSoft Polska

1. Informacje o StatSoft Polska 1. Informacje o StatSoft Polska StatSoft Polska jest największym w Polsce dostawcą programów do statystycznej analizy danych, a także największym w Polsce organizatorem specjalistycznych kursów i szkoleń

Bardziej szczegółowo

Metodologia poznania naukowego. Ochrona własności intelektualnej

Metodologia poznania naukowego. Ochrona własności intelektualnej Metodologia poznania naukowego. Ochrona własności intelektualnej Odpowiedzialny za przedmiot: prof. dr hab. Cezary Watała Rodzaje badań naukowych Zakład Zaburzeń Krzepnięcia Krwi KDL Uniwersytetu Medycznego

Bardziej szczegółowo

w ekonomii, finansach i towaroznawstwie

w ekonomii, finansach i towaroznawstwie w ekonomii, finansach i towaroznawstwie spotykane określenia: zgłębianie danych, eksploracyjna analiza danych, przekopywanie danych, męczenie danych proces wykrywania zależności w zbiorach danych poprzez

Bardziej szczegółowo

1.INFORMACJE O PRZEDMIOCIE A. Podstawowe dane

1.INFORMACJE O PRZEDMIOCIE A. Podstawowe dane Kod przedmiotu:. Pozycja planu: B.1., B.1a 1.INFORMACJE O PRZEDMIOCIE A. Podstawowe dane Nazwa przedmiotu Metody badań na zwierzętach Kierunek studiów Poziom studiów Profil studiów Forma studiów Specjalność

Bardziej szczegółowo

Sylabus. Zaawansowana analiza danych eksperymentalnych Advanced analysis of experimental data

Sylabus. Zaawansowana analiza danych eksperymentalnych Advanced analysis of experimental data Sylabus Nazwa przedmiotu (w j. polskim i angielskim) Nazwisko i imię prowadzącego (stopień i tytuł naukowy) Zaawansowana analiza danych eksperymentalnych Advanced analysis of experimental data dr Grzegorz

Bardziej szczegółowo

Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski

Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski Zadanie 1 Eksploracja (EXAMINE) Informacja o analizowanych danych Obserwacje Uwzględnione Wykluczone Ogółem

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Statystyka komputerowa Computer statistics Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Management and Engineering of Production Rodzaj przedmiotu: Fakultatywny - oferta Poziom studiów:

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 3) Dariusz Gozdowski

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 3) Dariusz Gozdowski Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 3) Dariusz Gozdowski Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW Dwuczynnikowa analiza wariancji (2-way

Bardziej szczegółowo

Statystyka społeczna Redakcja naukowa Tomasz Panek

Statystyka społeczna Redakcja naukowa Tomasz Panek Statystyka społeczna Redakcja naukowa Podręcznik obejmuje wiedzę o badaniach zjawisk społecznych jako źródło wiedzy dla różnych instytucji publicznych. Zostały w nim przedstawione metody analizy ilościowej

Bardziej szczegółowo

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com Analiza korelacji i regresji KORELACJA zależność liniowa Obserwujemy parę cech ilościowych (X,Y). Doświadczenie jest tak pomyślane, aby obserwowane pary cech X i Y (tzn i ta para x i i y i dla różnych

Bardziej szczegółowo

WSPOMAGANIE ANALIZY DANYCH ZA POMOCĄ NARZĘDZI STATISTICA

WSPOMAGANIE ANALIZY DANYCH ZA POMOCĄ NARZĘDZI STATISTICA WSPOMAGANIE ANALIZY DANYCH ZA POMOCĄ NARZĘDZI STATISTICA Janusz Wątroba i Grzegorz Harańczyk, StatSoft Polska Sp. z o.o. Zakres zastosowań analizy danych w różnych dziedzinach działalności biznesowej i

Bardziej szczegółowo

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne

Bardziej szczegółowo

Analiza Współzależności

Analiza Współzależności Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka Analiza Współzależności Aleksander Denisiuk denisjuk@euh-e.edu.pl Elblaska Uczelnia Humanistyczno-Ekonomiczna ul. Lotnicza 2 82-300 Elblag oraz Biostatystyka

Bardziej szczegółowo

4.1. Wprowadzenie...70 4.2. Podstawowe definicje...71 4.3. Algorytm określania wartości parametrów w regresji logistycznej...74

4.1. Wprowadzenie...70 4.2. Podstawowe definicje...71 4.3. Algorytm określania wartości parametrów w regresji logistycznej...74 3 Wykaz najważniejszych skrótów...8 Przedmowa... 10 1. Podstawowe pojęcia data mining...11 1.1. Wprowadzenie...12 1.2. Podstawowe zadania eksploracji danych...13 1.3. Główne etapy eksploracji danych...15

Bardziej szczegółowo

SPIS TREŚCI. Do Czytelnika... 7

SPIS TREŚCI. Do Czytelnika... 7 SPIS TREŚCI Do Czytelnika.................................................. 7 Rozdział I. Wprowadzenie do analizy statystycznej.............. 11 1.1. Informacje ogólne..........................................

Bardziej szczegółowo

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2012/2013

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2012/2013 Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego Karta przedmiotu obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 01/01 Wydział Prawa, Administracji i Stosunków Miedzynarodowych Kierunek

Bardziej szczegółowo

Sylabus. Zaawansowana analiza danych eksperymentalnych Advanced analysis of experimental data

Sylabus. Zaawansowana analiza danych eksperymentalnych Advanced analysis of experimental data Sylabus Nazwa przedmiotu (w j. polskim i angielskim) Nazwisko i imię prowadzącego (stopień i tytuł naukowy) Zaawansowana analiza danych eksperymentalnych Advanced analysis of experimental data dr Veslava

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład 2) Dariusz Gozdowski

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład 2) Dariusz Gozdowski Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład ) Dariusz Gozdowski Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW Weryfikacja (testowanie) hipotez statystycznych

Bardziej szczegółowo

Piotr Wójtowicz StatSoft Polska Sp. z o.o.

Piotr Wójtowicz StatSoft Polska Sp. z o.o. ROZWIĄZANIA STATISTICA DLA SKORINGU Piotr Wójtowicz StatSoft Polska Sp. z o.o. Skuteczność działania systemu skoringowego przede wszystkim zależy od dostępności, zakresu i jakości gromadzonych danych.

Bardziej szczegółowo

Metody scoringowe w regresji logistycznej

Metody scoringowe w regresji logistycznej Metody scoringowe w regresji logistycznej Andrzej Surma Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego 19 listopada 2009 AS (MIMUW) Metody scoringowe w regresji logistycznej 19

Bardziej szczegółowo

CZĘŚĆ I. PRZYGOTOWANIE PROCESU BADAŃ MARKETINGOWYCH. 1.2.1. Faza identyfikacji problemów decyzyjnych lub okoliczności sprzyjających

CZĘŚĆ I. PRZYGOTOWANIE PROCESU BADAŃ MARKETINGOWYCH. 1.2.1. Faza identyfikacji problemów decyzyjnych lub okoliczności sprzyjających Badania marketingowe. Podstawy metodyczne Autor: Stanisław Kaczmarczyk Wstęp CZĘŚĆ I. PRZYGOTOWANIE PROCESU BADAŃ MARKETINGOWYCH Rozdział 1. Badania marketingowe a zarządzanie 1.1. Rozwój praktyki i teorii

Bardziej szczegółowo

KREATOR REGRESJI LOGISTYCZNEJ

KREATOR REGRESJI LOGISTYCZNEJ KREATOR REGRESJI LOGISTYCZNEJ Grzegorz Migut, StatSoft Polska Sp. z o.o. W niniejszym opracowaniu zaprezentowany zostanie przykład budowy modelu regresji logistycznej za pomocą Kreatora Regresji Logistycznej.

Bardziej szczegółowo

ANALIZA CZYNNIKÓW ROKOWNICZYCH I METOD LECZENIA U CHORYCH NA ZIARNICĘ ZŁOŚLIWĄ

ANALIZA CZYNNIKÓW ROKOWNICZYCH I METOD LECZENIA U CHORYCH NA ZIARNICĘ ZŁOŚLIWĄ ANALIZA CZYNNIKÓW ROKOWNICZYCH I METOD LECZENIA U CHORYCH NA ZIARNICĘ ZŁOŚLIWĄ prof. dr hab. Andrzej Sokołowski, dr Adam Sagan Jednym z ważniejszych obszarów zastosowań programu STATISTICA w badaniach

Bardziej szczegółowo

Statystyka. pojęcia podstawowe. Maciej Kostrubiec MD, PhD Klinika Chorób Wewnętrznych i Kardiologii

Statystyka. pojęcia podstawowe. Maciej Kostrubiec MD, PhD Klinika Chorób Wewnętrznych i Kardiologii Statystyka pojęcia podstawowe Maciej Kostrubiec MD, PhD Klinika Chorób Wewnętrznych i Kardiologii Statystyka "Są trzy rodzaje kłamstw: kłamstwa, bezczelne kłamstwa i statystyka. Mark Twain lub brytyjski

Bardziej szczegółowo

Podstawy ekonometrii. Opracował: dr hab. Eugeniusz Gatnar prof. WSBiF

Podstawy ekonometrii. Opracował: dr hab. Eugeniusz Gatnar prof. WSBiF Podstawy ekonometrii Opracował: dr hab. Eugeniusz Gatnar prof. WSBiF Cele przedmiotu: I. Ogólne informacje o przedmiocie. - Opanowanie podstaw teoretycznych, poznanie przykładów zastosowań metod modelowania

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Tematyka wykładów. Przykładowe pytania. dr Tomasz Giętkowski www.krajobraz.ukw.edu.pl. wersja 20.01.2013/13:40

Statystyka. Tematyka wykładów. Przykładowe pytania. dr Tomasz Giętkowski www.krajobraz.ukw.edu.pl. wersja 20.01.2013/13:40 Statystyka dr Tomasz Giętkowski www.krajobraz.ukw.edu.pl wersja 20.01.2013/13:40 Tematyka wykładów 1. Definicja statystyki 2. Populacja, próba 3. Skale pomiarowe 4. Miary położenia (klasyczne i pozycyjne)

Bardziej szczegółowo

WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU

WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH Nazwa w języku angielskim STATISTICAL DATA ANALYSIS Kierunek studiów (jeśli dotyczy):

Bardziej szczegółowo

Metody statystyki medycznej stosowane w badaniach klinicznych

Metody statystyki medycznej stosowane w badaniach klinicznych Metody statystyki medycznej stosowane w badaniach klinicznych Statistics for clinical research & post-marketing surveillance część III Program szkolenia część III Model regresji liniowej Współczynnik korelacji

Bardziej szczegółowo

Szkolenie Analiza przeżycia

Szkolenie Analiza przeżycia Analiza przeżycia program i cennik Łukasz Deryło Analizy statystyczne, szkolenia www.statystyka.c0.pl Analiza przeżycia - program i cennik Analiza przeżycia Co obejmuje? Analiza przeżycia (Survival analysis)

Bardziej szczegółowo

Model procesu dydaktycznego

Model procesu dydaktycznego Model procesu dydaktycznego w zakresie Business Intelligence Zenon Gniazdowski 1,2), Andrzej Ptasznik 1) 1) Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki, ul. Lewartowskiego 17, Warszawa 2) Instytut Technologii

Bardziej szczegółowo

KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU

KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU Uniwersytet Rzeszowski WYDZIAŁ KIERUNEK Matematyczno-Przyrodniczy Fizyka techniczna SPECJALNOŚĆ RODZAJ STUDIÓW stacjonarne, studia pierwszego stopnia KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU NAZWA PRZEDMIOTU WG PLANU

Bardziej szczegółowo

Sterowanie jakością badań i analiza statystyczna w laboratorium

Sterowanie jakością badań i analiza statystyczna w laboratorium Sterowanie jakością badań i analiza statystyczna w laboratorium CS-17 SJ CS-17 SJ to program wspomagający sterowanie jakością badań i walidację metod badawczych. Może działać niezależnie od innych składników

Bardziej szczegółowo

statystyka badania epidemiologiczne

statystyka badania epidemiologiczne statystyka badania epidemiologiczne Epidemiologia Epi = wśród Demos = lud Logos = nauka Epidemiologia to nauka zajmująca się badaniem rozprzestrzenienia i uwarunkowań chorób u ludzi, wykorzystująca tą

Bardziej szczegółowo

S YL AB US MODUŁ U ( PRZEDMIOTU) I nforma cje ogólne. Badania naukowe w pielęgniarstwie

S YL AB US MODUŁ U ( PRZEDMIOTU) I nforma cje ogólne. Badania naukowe w pielęgniarstwie S YL AB US MODUŁ U ( PRZEDMIOTU) I nforma cje ogólne Kod modułu SBN Nazwa modułu Badania naukowe w pielęgniarstwie Rodzaj modułu Wydział PUM Kierunek studiów Specjalność Poziom studiów Forma studiów Rok

Bardziej szczegółowo

Plan wynikowy. Klasa III Technik pojazdów samochodowych/ Technik urządzeń i systemów energetyki odnawialnej. Kształcenie ogólne w zakresie podstawowym

Plan wynikowy. Klasa III Technik pojazdów samochodowych/ Technik urządzeń i systemów energetyki odnawialnej. Kształcenie ogólne w zakresie podstawowym Oznaczenia: wymagania konieczne, P wymagania podstawowe, R wymagania rozszerzające, D wymagania dopełniające, W wymagania wykraczające. Plan wynikowy lasa III Technik pojazdów samochodowych/ Technik urządzeń

Bardziej szczegółowo

Analiza danych. http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU

Analiza danych. http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Analiza danych Wstęp Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Różne aspekty analizy danych Reprezentacja graficzna danych Metody statystyczne: estymacja parametrów

Bardziej szczegółowo

STATISTICA W MEDYCYNIE

STATISTICA W MEDYCYNIE STATISTICA W MEDYCYNIE Arkadiusz Miziołek, StatSoft Polska Sp. z o.o. Wprowadzenie Statystyka i analiza danych niesie ze sobą bardzo wiele korzyści w praktycznie każdym z obszarów działalności człowieka,

Bardziej szczegółowo

PYTANIA NA EGZAMIN MAGISTERSKI KIERUNEK: EKONOMIA STUDIA DRUGIEGO STOPNIA. CZĘŚĆ I dotyczy wszystkich studentów kierunku Ekonomia pytania podstawowe

PYTANIA NA EGZAMIN MAGISTERSKI KIERUNEK: EKONOMIA STUDIA DRUGIEGO STOPNIA. CZĘŚĆ I dotyczy wszystkich studentów kierunku Ekonomia pytania podstawowe PYTANIA NA EGZAMIN MAGISTERSKI KIERUNEK: EKONOMIA STUDIA DRUGIEGO STOPNIA CZĘŚĆ I dotyczy wszystkich studentów kierunku Ekonomia pytania podstawowe 1. Cele i przydatność ujęcia modelowego w ekonomii 2.

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA REGIONALNA Marcin Salamaga Wydatki gospodarstw domowych według województw w 2006 r.

STATYSTYKA REGIONALNA Marcin Salamaga Wydatki gospodarstw domowych według województw w 2006 r. Spis treści nr 4/2009 Wiadomości Statystyczne STUDIA METODOLOGICZNE Jacek Białek, Henryk Gadecki Szacowanie współczynników w teście normalności Shapiro-Wilka Andrzej Młodak Hierarchiczność a porządkowanie

Bardziej szczegółowo

PROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU OBOWIĄZKOWEGO NA WYDZIALE LEKARSKIM I ROK AKADEMICKI 2015/2016 PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY dla STUDENTÓW I ROKU STUDIÓW

PROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU OBOWIĄZKOWEGO NA WYDZIALE LEKARSKIM I ROK AKADEMICKI 2015/2016 PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY dla STUDENTÓW I ROKU STUDIÓW PROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU OBOWIĄZKOWEGO NA WYDZIALE LEKARSKIM I ROK AKADEMICKI 2015/2016 PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY dla STUDENTÓW I ROKU STUDIÓW 1. NAZWA PRZEDMIOTU : BIOSTATYSTYKA Z ELEMENTAMI INFORMATYKI

Bardziej szczegółowo

2008-03-18 wolne wolne 2008-03-25 wolne wolne

2008-03-18 wolne wolne 2008-03-25 wolne wolne PLAN SPOTKAŃ ĆWICZEŃ: Data Grupa 2a Grupa 4a Grupa 2b Grupa 4b 2008-02-19 Zajęcia 1 Zajęcia 1 2008-02-26 Zajęcia 1 Zajęcia 1 2008-03-04 Zajęcia 2 Zajęcia 2 2008-03-11 Zajęcia 2 Zajęcia 2 2008-03-18 wolne

Bardziej szczegółowo

ANALIZA WARIANCJI - KLASYFIKACJA JEDNOCZYNNIKOWA

ANALIZA WARIANCJI - KLASYFIKACJA JEDNOCZYNNIKOWA ANALIZA WARIANCJI - KLASYFIKACJA JEDNOCZYNNIKOWA Na poprzednich zajęciach omawialiśmy testy dla weryfikacji hipotez, że dwie populacje o rozkładach normalnych mają jednakowe wartości średnie. Co jednak

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. a) Przeprowadzono test RESET. Czy model ma poprawną formę funkcyjną? 1

Zadanie 1. a) Przeprowadzono test RESET. Czy model ma poprawną formę funkcyjną? 1 Zadanie 1 a) Przeprowadzono test RESET. Czy model ma poprawną formę funkcyjną? 1 b) W naszym przypadku populacja są inżynierowie w Tajlandii. Czy można jednak przypuszczać, że na zarobki kobiet-inżynierów

Bardziej szczegółowo

Kolejna z analiz wielozmiennowych Jej celem jest eksploracja danych, poszukiwanie pewnych struktur, które mogą utworzyć wskaźniki

Kolejna z analiz wielozmiennowych Jej celem jest eksploracja danych, poszukiwanie pewnych struktur, które mogą utworzyć wskaźniki Analiza czynnikowa Kolejna z analiz wielozmiennowych Jej celem jest eksploracja danych, poszukiwanie pewnych struktur, które mogą utworzyć wskaźniki Budowa wskaźnika Indeks był banalny I miał wady: o Czy

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład Parametry przedziałowe rozkładów ciągłych określane na podstawie próby (przedziały ufności) Przedział ufności dla średniej s X t( α;n 1),X + t( α;n 1) n s n t (α;

Bardziej szczegółowo

PRZYKŁADY BUDOWY MODELI REGRESYJNYCH I KLASYFIKACYJNYCH. Wprowadzenie do problematyki modelowania statystycznego

PRZYKŁADY BUDOWY MODELI REGRESYJNYCH I KLASYFIKACYJNYCH. Wprowadzenie do problematyki modelowania statystycznego PRZYKŁADY BUDOWY MODELI REGRESYJNYCH I KLASYFIKACYJNYCH Janusz Wątroba, StatSoft Polska Sp. z o.o. Tematyka artykułu obejmuje wprowadzenie do problematyki modelowania statystycznego i jego roli w badaniu

Bardziej szczegółowo

ANALIZA KORELACJI Korelacja między zmiennymi X i Y jest miarą siły liniowego związku między tymi zmiennymi.

ANALIZA KORELACJI Korelacja między zmiennymi X i Y jest miarą siły liniowego związku między tymi zmiennymi. ANALIZA KORELACJI Większość zjawisk w otaczającym nas świecie występuje nie samotnie a w różnorodnych związkach. Odnosi się to również do zjawisk biologiczno-medycznych. O powiązaniach między nimi mówią

Bardziej szczegółowo

Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3

Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3 Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3 21.06.2005 r. 4. Planowanie eksperymentów symulacyjnych Podczas tego etapu ważne jest określenie typu rozkładu badanej charakterystyki. Dzięki tej informacji

Bardziej szczegółowo

WSPOMAGANIE STATYSTYCZNEJ ANALIZY WYNIKÓW BADAŃ EMPIRYCZNYCH W STATISTICA 9

WSPOMAGANIE STATYSTYCZNEJ ANALIZY WYNIKÓW BADAŃ EMPIRYCZNYCH W STATISTICA 9 WSPOMAGANIE STATYSTYCZNEJ ANALIZY WYNIKÓW BADAŃ EMPIRYCZNYCH W STATISTICA 9 Janusz Wątroba, StatSoft Polska Sp. z o.o. Badania empiryczne to proces wieloetapowy. Dla poprawnej ich realizacji badacz musi

Bardziej szczegółowo

Szkolenie Data mining przegląd metod

Szkolenie Data mining przegląd metod Szkolenie Data mining przegląd metod program i cennik Łukasz Deryło Analizy statystyczne, szkolenia www.statystyka.c0.pl Szkolenie Data mining przegląd metod Co obejmuje? Szkolenie obejmuje podstawowe

Bardziej szczegółowo

Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Suwałkach SYLLABUS na rok akademicki 2014/2015

Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Suwałkach SYLLABUS na rok akademicki 2014/2015 Tryb studiów Stacjonarne Nazwa kierunku studiów Finanse i Rachunkowość Poziom studiów Stopień pierwszy Rok studiów/ semestr II/ Specjalność Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Suwałkach SYLLABUS na rok

Bardziej szczegółowo

Wielowymiarowa analiza regresji. Regresja wieloraka, wielokrotna

Wielowymiarowa analiza regresji. Regresja wieloraka, wielokrotna Wielowymiarowa analiza regresji. Regresja wieloraka, wielokrotna Badanie współzależności zmiennych Uwzględniając ilość zmiennych otrzymamy 4 odmiany zależności: Zmienna zależna jednowymiarowa oraz jedna

Bardziej szczegółowo

Narzędzia statystyczne i ekonometryczne. Wykład 1. dr Paweł Baranowski

Narzędzia statystyczne i ekonometryczne. Wykład 1. dr Paweł Baranowski Narzędzia statystyczne i ekonometryczne Wykład 1 dr Paweł Baranowski Informacje organizacyjne Wydział Ek-Soc, pok. B-109 pawel@baranowski.edu.pl Strona: baranowski.edu.pl (w tym materiały) Konsultacje:

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych

Testowanie hipotez statystycznych Testowanie hipotez statystycznych Hipotezą statystyczną jest dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Prawdziwość tego przypuszczenia

Bardziej szczegółowo

Statystyki pozycyjne w procedurach estymacji i ich zastosowania w badaniach ekonomicznych

Statystyki pozycyjne w procedurach estymacji i ich zastosowania w badaniach ekonomicznych Statystyki pozycyjne w procedurach estymacji i ich zastosowania w badaniach ekonomicznych Dorota Pekasiewicz Statystyki pozycyjne w procedurach estymacji i ich zastosowania w badaniach ekonomicznych Dorota

Bardziej szczegółowo

Przedmiot: STATYSTYKA STOSOWANA

Przedmiot: STATYSTYKA STOSOWANA Przedmiot: STATYSTYKA STOSOWANA I. Informacje ogólne Jednostka organizacyjna Nazwa przedmiotu Kod przedmiotu Język wykładowy Rodzaj modułu kształcenia (obowiązkowy/fakultatywny) Wydział Rehabilitacji Katedra

Bardziej szczegółowo

Analiza korespondencji

Analiza korespondencji Analiza korespondencji Kiedy stosujemy? 2 W wielu badaniach mamy do czynienia ze zmiennymi jakościowymi (nominalne i porządkowe) typu np.: płeć, wykształcenie, status palenia. Punktem wyjścia do analizy

Bardziej szczegółowo

PRZYKŁAD AUTOMATYZACJI STATYSTYCZNEJ OBRÓBKI WYNIKÓW

PRZYKŁAD AUTOMATYZACJI STATYSTYCZNEJ OBRÓBKI WYNIKÓW PRZYKŁAD AUTOMATYZACJI STATYSTYCZNEJ OBRÓBKI WYNIKÓW Grzegorz Migut, StatSoft Polska Sp. z o.o. Teresa Topolnicka, Instytut Chemicznej Przeróbki Węgla Wstęp Zasady przeprowadzania eksperymentów zmierzających

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny 2. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 3. Zmienne losowe 4. Populacje i próby danych 5. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 6. Test t 7. Test

Bardziej szczegółowo

Prof. dr hab. n. med. Jerzy Jakowicki. Prof. dr hab. n. med. Jerzy Jakowicki

Prof. dr hab. n. med. Jerzy Jakowicki. Prof. dr hab. n. med. Jerzy Jakowicki (1) Nazwa Badania naukowe w położnictwie (2) Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Wydział Medyczny Instytut Położnictwa i Ratownictwa Medycznego Katedra: Położnictwa (3) Kod - (4) Studia Kierunek studiów

Bardziej szczegółowo

CO MOŻNA WYCISNĄĆ Z TYCH DANYCH?

CO MOŻNA WYCISNĄĆ Z TYCH DANYCH? CO MOŻNA WYCISNĄĆ Z TYCH DANYCH? Andrzej Stanisz, Collegium Medicum Uniwersytetu Jagiellońskiego w Krakowie, Zakład Biostatystyki i Informatyki Medycznej Lekarze i kliniki dysponują coraz większą liczbą

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE CZASU TRWANIA MODEL PROPORCJONALNEGO HAZARDU COXA

MODELOWANIE CZASU TRWANIA MODEL PROPORCJONALNEGO HAZARDU COXA MODELOWANIE CZASU TRWANIA MODEL PROPORCJONALNEGO HAZARDU COXA Grzegorz Harańczyk, StatSoft Polska Sp. z o.o. W wielu zastosowaniach analiza czasu trwania pewnego zjawiska jest interesującym przedmiotem

Bardziej szczegółowo

Etapy modelowania ekonometrycznego

Etapy modelowania ekonometrycznego Etapy modelowania ekonometrycznego jest podstawowym narzędziem badawczym, jakim posługuje się ekonometria. Stanowi on matematyczno-statystyczną formę zapisu prawidłowości statystycznej w zakresie rozkładu,

Bardziej szczegółowo

1. Opis tabelaryczny. 2. Graficzna prezentacja wyników. Do technik statystyki opisowej można zaliczyć:

1. Opis tabelaryczny. 2. Graficzna prezentacja wyników. Do technik statystyki opisowej można zaliczyć: Wprowadzenie Statystyka opisowa to dział statystyki zajmujący się metodami opisu danych statystycznych (np. środowiskowych) uzyskanych podczas badania statystycznego (np. badań terenowych, laboratoryjnych).

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. Modele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie. Paweł Cibis pawel@cibis.pl. 1 kwietnia 2007

Ekonometria. Modele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie. Paweł Cibis pawel@cibis.pl. 1 kwietnia 2007 Modele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie Paweł Cibis pawel@cibis.pl 1 kwietnia 2007 1 Współczynnik zmienności Współczynnik zmienności wzory Współczynnik zmienności funkcje 2 Korelacja

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 3. Zmienne losowe 4. Populacje i próby danych 5. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 6. Test t 7. Test

Bardziej szczegółowo

METODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU

METODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU 1.1.1 Metody ilościowe w zarządzaniu I. OGÓLNE INFORMACJE PODSTAWOWE O PRZEDMIOCIE METODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU Nazwa jednostki organizacyjnej prowadzącej kierunek: Kod przedmiotu: RiAF_PS5 Wydział Zamiejscowy

Bardziej szczegółowo

METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA

METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA AMFETAMINY Waldemar S. Krawczyk Centralne Laboratorium Kryminalistyczne Komendy Głównej Policji, Warszawa (praca obroniona na Wydziale Chemii Uniwersytetu

Bardziej szczegółowo

SZKOLENIA SAS. ONKO.SYS Kompleksowa infrastruktura inforamtyczna dla badań nad nowotworami CENTRUM ONKOLOGII INSTYTUT im. Marii Skłodowskiej Curie

SZKOLENIA SAS. ONKO.SYS Kompleksowa infrastruktura inforamtyczna dla badań nad nowotworami CENTRUM ONKOLOGII INSTYTUT im. Marii Skłodowskiej Curie SZKOLENIA SAS ONKO.SYS Kompleksowa infrastruktura inforamtyczna dla badań nad nowotworami CENTRUM ONKOLOGII INSTYTUT im. Marii Skłodowskiej Curie DANIEL KUBIK ŁUKASZ LESZEWSKI ROLE ROLE UŻYTKOWNIKÓW MODUŁU

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI Z PAKIETEM R Michał Rubaszek

MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI Z PAKIETEM R Michał Rubaszek Tytuł: Autor: MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI Z PAKIETEM R Michał Rubaszek Wstęp Książka "Modelowanie polskiej gospodarki z pakietem R" powstała na bazie materiałów, które wykorzystywałem przez ostatnie

Bardziej szczegółowo

5. Wprowadzenie do prawdopodobieństwa Wprowadzenie Wyniki i zdarzenia Różne podejścia do prawdopodobieństwa Zdarzenia wzajemnie wykluczające się i

5. Wprowadzenie do prawdopodobieństwa Wprowadzenie Wyniki i zdarzenia Różne podejścia do prawdopodobieństwa Zdarzenia wzajemnie wykluczające się i Spis treści Przedmowa do wydania polskiego - Tadeusz Tyszka Słowo wstępne - Lawrence D. Phillips Przedmowa 1. : rola i zastosowanie analizy decyzyjnej Decyzje złożone Rola analizy decyzyjnej Zastosowanie

Bardziej szczegółowo

Wycena nieruchomości za pomocą wyboru wielokryterialnego w warunkach niepewności rozmytej oraz klasycznie: metodą pp i kcś

Wycena nieruchomości za pomocą wyboru wielokryterialnego w warunkach niepewności rozmytej oraz klasycznie: metodą pp i kcś Wycena nieruchomości za pomocą wyboru wielokryterialnego w warunkach niepewności rozmytej oraz klasycznie: metodą pp i kcś Materiały reklamowe ZAWAM-Marek Zawadzki Wybór wielokryterialny jako jadna z metod

Bardziej szczegółowo

Oszacowanie i rozkład t

Oszacowanie i rozkład t Oszacowanie i rozkład t Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Oszacowanie i rozkład t 1 / 31 Oszacowanie 1 Na podstawie danych z próby szacuje się wiele wartości w populacji, np.: jakie jest poparcie

Bardziej szczegółowo