Wykład 1 BIOMATEMATYKA DR WIOLETA DROBIK
|
|
- Dariusz Urban
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Wykład 1 BIOMATEMATYKA DR WIOLETA DROBIK
2 SPRAWY ORGANIZACYJNE Konsultacje: czwartek 12-14, pokój Wykład 30 h (10 x 3 h w tygodniu) Ćwiczenia 15 h (od grudnia) Zaliczenie: Egzamin - 40 % Projekt i jego prezentacja - 50 % Analiza statystyczna, przygotowanie symulacji, opracowanie wybranego zagadnienia z wykorzystaniem danych praca na ćwiczeniach - 10%
3 TEMATYKA WYKŁADÓW I ĆWICZEŃ Modele matematyczne dla przykładowych zjawisk ekologicznych, ewolucyjnych, demograficznych, epidemiologicznych oraz zakres ich stosowania. Narzędzia do modelowania i ocena jakości wyników: Statystyka: regresja, analiza wariancji, testy nieparametryczne Środowisko R, podstawy programowania Praca z dużymi zbiorami danych: Metody analizy porównawczej sekwencji DNA Metody określania funkcji genów Techniki prezentowania wyników naukowych
4 DLACZEGO BIOMATEMATYKA?
5 DLACZEGO BIOMATEMATYKA?
6 ZASTOSOWANIE MODELI MATEMATYCZNYCH W NAUKACH BIOLOGICZNYCH Jaka będzie liczebność populacji ludzkiej w przyszłości? (demografia, ekologia) Jak rozprzestrzeniają się choroby zakaźne? (epidemiologia) Jak działają mięśnie? (fizjologia) Jaka jest zależność pomiędzy stężeniem glukozy, a insuliny? (medycyna) Dlaczego zebra ma paski, a lampart cętki? (wzory w przyrodzie) Jak działa mózg? (neurologia) Jak przebiega rozwój zarodkowy? (embriologia) Jaką strukturę genetyczną będzie miała populacja w przyszłości? (genetyka)
7 ROZWÓJ POPULACJI
8 ROZWÓJ POPULACJI W jakim stopniu populacja rysia zależy od populacji zającowatych?
9 WZORY W PRZYRODZIE W latach 50-tych XX wieku Alan Turing zaproponował jak wykorzystać matematykę do studiowania wzorów pojawiających się w przyrodzie W latach 80-tych XX wieku teoria ta została rozwinięta przez Jamesa Murraya 1. Równania matematyczne opisujące powstawanie wzorów 2. Program komputerowy, który rozwiązywał równania 3. Wykorzystanie grafiki komputerowej Fraktale
10 WZROST NOWOTWORÓW Modele matematyczne są wykorzystywane do przewidywania wzrostu nowotworów oraz skuteczności terapii (Benzekry i wsp., 2014)
11 EPIDEMIOLOGIA S I R S = s(t) liczba osobników podatnych I = i(t) osobniki zainfekowane (chorują i roznoszą infekcje) R = r(t) liczba osobników ozdrowiałych (wyzdrowieli i nabyli odporność)
12 GENETYKA Prawo Hardy ego i Weinberga pozwala wyznaczyć frekwencję genotypów na podstawie frekwencji alleli przy spełnieniu szeregu założeń
13 MODEL Reprezentacja badanego zjawiska, czyli substytut rzeczywistości, celowo uproszczony, potraktowany wycinkowo z pominięciem szczegółów i cech nieistotnych MODEL MATEMATYCZNY Opis rzeczywistości w języku matematyki i logiki formalnej, który składa się z: Symboli, parametrów Relacji matematycznych Zasad operowania powyższymi
14 MODEL MATEMATYCZNY Największe wyzwanie Wyodrębnienie jedynie najważniejszych elementów z bardzo złożonego układu rzeczywistego Cele modelu: Opis przebiegu procesów na podstawie znajomości danych początkowych i parametrów charakteryzujących konkretny proces Określenie prawdopodobieństwa zdarzeń Ile jest możliwych różnych struktur złożonych z elementów o określonych cechach Opis różnych cech morfologicznych, kształtów przy użyciu pojęć matematycznych
15 MODEL MATEMATYCZNY Nawet najlepszy model jest tylko przybliżeniem rzeczywistości Nie ma i nie może być jednego, idealnego modelu dla danego fragmentu rzeczywistości Wpływ na to w jakim stopniu model oddaje rzeczywistość ma przede wszystkim: Niepewność parametrów Niepewność warunków brzegowych Problemy związane ze skalą czasową lub przestrzenną
16 MODEL MATEMATYCZNY Dwuskładnikowa struktura modelu Teoretyczny opis danego zjawiska na podstawie bieżącej wiedzy (modelem heurystycznym) Struktura matematyczna Niezbędne składniki: Zbiór parametrów modelu Wartości wyznaczane na podstawie eksperymentów i obserwacji Zbiór zmiennych niewiadomych, których wartości są wyznaczane przez model
17 MODEL MATEMATYCZNY Prawidłowy model matematyczny powinien posiadać jednoznaczne rozwiązanie, które jest stabilne względem warunków początkowych i parametrów Model symulacyjny: Nie jest reprezentowany przez jedną określoną strukturę matematyczną, ale algorytm i zbudowany na jego podstawie program, którego elementy skonstruowane są na podstawie modeli matematycznych Realizacja programu symuluje przebieg rzeczywistego procesu
18 JAK POWSTAJE MODEL MATEMATYCZNY? Dane eksperymentalne Dane uzyskane na podstawie modelu Problem badawczy Rozwiązanie i weryfikacja modelu Sformułowanie modelu matematycznego Helen M. Byrne (2010), Nature Reviews Cancer Proces modelowania ma charakter iteracyjny i multidyscyplinarny
19 WERYFIKACJA MODELU Porównanie tego co model przewiduje z rzeczywistością Model powinien być tak prosty, jak to tylko możliwe, ale nie prostszy Albert Einstein Szczególne wyzwania w biologii ze względu na stopień złożoności układów biologicznych i ich zmienność
20 WERYFIKACJA MODELU Zasada falsyfikowalności Każdy model lub teoria w naukach przyrodniczych powinny być tak sformułowane, aby choćby teoretycznie możliwe było ich obalenie, czyli falsyfikacja Wystarczy aby wyniki choć jednego eksperymentu były niezgodne z przewidywaniami aby nie uznać modelu za poprawny! Statystyka jako narzędzie do weryfikacji modelu Pozwala przyjąć lub odrzucić model z pewnym prawdopodobieństwem na podstawie zgodności między przewidywaniami a wynikami eksperymentu
21 WERYFIKACJA MODELU Teoria grawitacji Newtona, która nie uwzględnia efektu zakrzywienia czasoprzestrzeni przez rozmieszczone w niej ciała Teoria względności Einsteina pozwoliła wyjaśnić odchylenia w ruchu planety merkury oraz promieni świetlnych z odległych gwiazd
22 MODEL DETERMINISTYCZNY Wielkość wyjściowa jest jednoznacznie przypisana do wielkości wejściowej za pomocą określonej zależności funkcyjnej Określa stany wybranego układu w czasie Nie uwzględnia losowego rozrzutu wartości zmiennych MODEL STOCHASTYCZNY (PROBABILISTYCZNY) Wielkość wyjściowa jest wyznaczona z pewnym prawdopodobieństwem Określa prawdopodobieństwo, że dany układ znajdzie się w danym stanie
23 MODEL DETERMINISTYCZNY A STOCHASTYCZNY
24 LITERATURA Matematyka dla biologów Wrzosek Dariusz. Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego. Warszawa. Modelowanie matematyczne w biologii i medycynie Foryś Urszula, Poleszczuk Jan. Uniwersytet Warszawski. Mathematical Biology Murray J.D.,Third Edition. Springer.
Wykład 1 BIOMATEMATYKA DR WIOLETA DROBIK-CZWARNO
Wykład 1 BIOMATEMATYKA DR WIOLETA DROBIK-CZWARNO SPRAWY ORGANIZACYJNE Konsultacje: wtorek 11-13, pokój 35, Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt Email: wioleta.drobik@gmail.com, wioleta_drobik@sggw.pl
Bardziej szczegółowoBIOMATEMATYKA Wykład 1 DR WIOLETA DROBIK-CZWARNO
BIOMATEMATYKA Wykład 1 DR WIOLETA DROBIK-CZWARNO WPROWADZENIE SPRAWY ORGANIZACYJNE Konsultacje: wtorek 11-13, pokój 35, Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt Email: wioleta.drobik@gmail.com, wioleta_drobik@sggw.pl
Bardziej szczegółowoBiologia medyczna, materiały dla studentów
Jaka tam ewolucja. Zanim trafię na jednego myślącego, muszę stoczyć bitwę zdziewięcioma orangutanami Carlos Ruis Zafon Wierzbownica drobnokwiatowa Fitosterole, garbniki, flawonoidy Właściwości przeciwzapalne,
Bardziej szczegółowoSystemy uczące się Lab 4
Systemy uczące się Lab 4 dr Przemysław Juszczuk Katedra Inżynierii Wiedzy, Uniwersytet Ekonomiczny 26 X 2018 Projekt zaliczeniowy Podstawą zaliczenia ćwiczeń jest indywidualne wykonanie projektu uwzględniającego
Bardziej szczegółowo1.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 szczegółowostudia stacjonarne w/ćw zajęcia zorganizowane: 30/15 3,0 praca własna studenta: 55 Godziny kontaktowe z nauczycielem akademickim: udział w wykładach
Nazwa jednostki prowadzącej kierunek: Nazwa kierunku: Poziom kształcenia: Profil kształcenia: Moduły wprowadzające / wymagania wstępne: Nazwa modułu (przedmiot lub grupa przedmiotów) Osoby prowadzące:
Bardziej szczegółowoK_U13, K_U14 5 MAT2002 K_W01, K_W02, K_U07 K_W01, K_W02, K_W03, K_U01, K_U03, K_U08, K_U09, K_U13, K_U14 K_W01, K_W02, K_W03, K_U01,
II. PROGRAM STUDIÓW. FORMA STUDIÓW: stacjonarne. LICZBA SEMESTRÓW: 3. LICZBA PUNKTÓW : 0. MODUŁY KSZTAŁCENIA (zajęcia lub grupy zajęć) wraz z przypisaniem zakładanych efektów kształcenia i liczby punktów
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna dla leśników
Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje
Bardziej szczegółowoMETODY 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 szczegółowoS YLABUS MODUŁU (PRZEDMIOTU) I nformacje ogólne. Nie dotyczy
S YLABUS MODUŁU (PRZEDMIOTU) I nformacje ogólne Nazwa modułu: Moduł B - Statystyka z elementami matematyki Rodzaj modułu/przedmiotu Wydział PUM Kierunek studiów Specjalność Poziom studiów Forma studiów
Bardziej szczegółowoMETODY 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 szczegółowoLp. SYMBOL NAZWA ZAJĘĆ EFEKTY KSZTAŁCENIA (P/K/PW)** ECTS K_K ŁĄCZNIE 50
II. PROAM STUDIÓW FORMA STUDIÓW: stacjonarne LICZBA SEMESTRÓW: LICZBA PUNKTÓW : 10 MODUŁY KSZTAŁCENIA (zajęcia lub grupy zajęć) wraz z przypisaniem zakładanych efektów kształcenia i liczby punktów : A.
Bardziej szczegółowoSylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15
Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 0/5 () Nazwa Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka () Nazwa jednostki prowadzącej Wydział Matematyczno - Przyrodniczy przedmiot ()
Bardziej szczegółowoTeoria ewolucji. Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie.
Teoria ewolucji Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie. Informacje Kontakt: Paweł Golik Instytut Genetyki i Biotechnologii, Pawińskiego 5A pgolik@igib.uw.edu.pl Informacje, materiały: http://www.igib.uw.edu.pl/
Bardziej szczegółowoStochastyczna dynamika z opóźnieniem czasowym w grach ewolucyjnych oraz modelach ekspresji i regulacji genów
Stochastyczna dynamika z opóźnieniem czasowym w grach ewolucyjnych oraz modelach ekspresji i regulacji genów Jacek Miękisz Instytut Matematyki Stosowanej i Mechaniki Uniwersytet Warszawski Warszawa 14
Bardziej szczegółowoKARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 1
KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Wprowadzenie do statystyki Introduction to statistics Kod Punktacja ECTS* 1 Koordynator Prof. dr hab. Jerzy Wołek Zespół dydaktyczny Prof. dr hab. Jerzy Wołek doktoranci
Bardziej szczegółowoMETODY 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 szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5.
Bardziej szczegółowoKARTAKURSU. Efekty kształcenia dla kursu Student: W01wykazuje się znajomością podstawowych koncepcji, zasad, praw i teorii obowiązujących w fizyce
KARTAKURSU Nazwa Modelowanie zjawisk i procesów w przyrodzie Nazwa w j. ang. Kod Modelling of natural phenomena and processes Punktacja ECTS* 1 Koordynator Dr Dorota Sitko ZESPÓŁDYDAKTYCZNY: Dr Dorota
Bardziej szczegółowoweryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)
PODSTAWY STATYSTYKI. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5. Testy parametryczne (na
Bardziej szczegółowoFizyka komputerowa(ii)
Instytut Fizyki Fizyka komputerowa(ii) Studia magisterskie Prowadzący kurs: Dr hab. inż. Włodzimierz Salejda, prof. PWr Godziny konsultacji: Poniedziałki i wtorki w godzinach 13.00 15.00 pokój 223 lub
Bardziej szczegółowoJacek Skorupski pok. 251 tel konsultacje: poniedziałek , sobota zjazdowa
Jacek Skorupski pok. 251 tel. 234-7339 jsk@wt.pw.edu.pl http://skorupski.waw.pl/mmt prezentacje ogłoszenia konsultacje: poniedziałek 16 15-18, sobota zjazdowa 9 40-10 25 Udział w zajęciach Kontrola wyników
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA
Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ ELEKTRONIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim STATYSTYKA MATEMATYCZNA Nazwa w języku angielskim Mathematical Statistics Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność (jeśli
Bardziej szczegółowoSYLABUS A. Informacje ogólne Opis
Podstawy modelowania matematycznego Elementy składowe sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Kod przedmiotu Język przedmiotu
Bardziej szczegółowoPodstawy genetyki populacji SYLABUS A. Informacje ogólne
Podstawy genetyki populacji A. Informacje ogólne Elementy sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Kod Rodzaj Rok studiów /semestr
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. (pieczęć wydziału)
(pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: Eksploracja danych w bioinformatyce 2. Kod przedmiotu: EksDaBio 3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego: 2017/2018 4. Forma kształcenia:
Bardziej szczegółowoModelowanie komputerowe w zagadnieniach środowiska. Strona:
Modelowanie komputerowe w zagadnieniach środowiska Wykład 30 godzin + Laboratorium 30 godzin Strona: http://www.icm.edu.pl/~aniat/modele/wdw1 Literatura Modelowanie Urszula Foryś, Matematyka w biologii,
Bardziej szczegółowoUczelnia Łazarskiego Wydział Medyczny Kierunek Lekarski
Uczelnia Łazarskiego Wydział Medyczny Kierunek Lekarski Nazwa przedmiotu INFORMATYKA I BIOSTATYSTYKA Kod przedmiotu WL_ 10 Poziom studiów Jednolite studia magisterskie Status przedmiotu x podstawowy uzupełniający
Bardziej szczegółowoZ poprzedniego wykładu
PODSTAWY STATYSTYKI 1. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5. Testy parametryczne
Bardziej szczegółowoSzczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Bardziej szczegółowoSzczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Bardziej szczegółowoLiczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną
Wydział: Zarządzanie i Finanse Nazwa kierunku kształcenia: Finanse i Rachunkowość Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: prof. nadzw. dr hab. Tomasz Kuszewski Poziom studiów (I lub II stopnia): I stopnia
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN Szkoła Wyższa Psychologii Społecznej d.wojcik@nencki.gov.pl dwojcik@swps.edu.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/
Bardziej szczegółowoWydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03
Wydział Matematyki Testy zgodności Wykład 03 Testy zgodności W testach zgodności badamy postać rozkładu teoretycznego zmiennej losowej skokowej lub ciągłej. Weryfikują one stawiane przez badaczy hipotezy
Bardziej szczegółowoOpis przedmiotu: Probabilistyka I
Opis : Probabilistyka I Kod Nazwa Wersja TR.SIK303 Probabilistyka I 2012/13 A. Usytuowanie w systemie studiów Poziom Kształcenia Stopień Rodzaj Kierunek studiów Profil studiów Specjalność Jednostka prowadząca
Bardziej szczegółowoStatystyka 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 szczegółowoEkologia wyk. 1. wiedza z zakresu zarówno matematyki, biologii, fizyki, chemii, rozumienia modeli matematycznych
Ekologia wyk. 1 wiedza z zakresu zarówno matematyki, biologii, fizyki, chemii, rozumienia modeli matematycznych Ochrona środowiska Ekologia jako dziedzina nauki jest nauką o zależnościach decydujących
Bardziej szczegółowo1. Symulacje komputerowe Idea symulacji Przykład. 2. Metody próbkowania Jackknife Bootstrap. 3. Łańcuchy Markova. 4. Próbkowanie Gibbsa
BIOINFORMATYKA 1. Wykład wstępny 2. Bazy danych: projektowanie i struktura 3. Równowaga Hardyego-Weinberga, wsp. rekombinacji 4. Analiza asocjacyjna 5. Analiza asocjacyjna 6. Sekwencjonowanie nowej generacji
Bardziej szczegółowoZ-LOGN Ekonometria Econometrics. Przedmiot wspólny dla kierunku Obowiązkowy polski Semestr IV
bbbbkarta MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Z-LOGN1-0184 Ekonometria Econometrics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI
WYDZIAŁ GEOINŻYNIERII, GÓRNICTWA I GEOLOGII KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: Statystyka matematyczna Nazwa w języku angielskim: Mathematical Statistics Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Górnictwo
Bardziej szczegółowoMatematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics Inżynieria materiałowa Materials Engineering Rodzaj przedmiotu: Poziom studiów: forma studiów: obowiązkowy studia
Bardziej szczegółowoWYDZIAŁ BUDOWNICTWA LĄDOWEGO I WODNEGO
Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ BUDOWNICTWA LĄDOWEGO I WODNEGO KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim STATYSTYKA STOSOWANA Nazwa w języku angielskim APPLIED STATISTICS Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność
Bardziej szczegółowoRamowy Program Specjalizacji MODELOWANIE MATEMATYCZNE i KOMPUTEROWE PROCESÓW FIZYCZNYCH Studia Specjalistyczne (III etap)
Ramowy Program Specjalizacji MODELOWANIE MATEMATYCZNE i KOMPUTEROWE PROCESÓW FIZYCZNYCH Studia Specjalistyczne (III etap) Z uwagi na ogólno wydziałowy charakter specjalizacji i możliwość wykonywania prac
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny 2. Zmienne losowe i teoria prawdopodobieństwa 3. Populacje i próby danych 4. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. 12. PRZEDMIOTOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA Odniesienie do kierunkowych efektów kształcenia (symbol)
KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Ekonometria 2. KIERUNEK: MATEMATYKA 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW: III/6 5. LICZBA PUNKTÓW ECTS: 5 6. LICZBA GODZIN: 30 / 30 7. TYP PRZEDMIOTU
Bardziej szczegółowoEGZAMIN MAGISTERSKI, 18 września 2013 Biomatematyka
Biomatematyka Liczebność populacji pewnego gatunku jest modelowana przez równanie różnicowe w którym N k stałymi. rn 2 n N n+1 =, A+Nn 2 oznacza liczebność populacji w k tej generacji, a r i A są dodatnimi
Bardziej szczegółowoKARTA KURSU. Elementy statystyki matematycznej. Mathematical statistics
KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Elementy statystyki matematycznej Mathematical statistics Kod Punktacja ECTS* 5 Koordynator Dr Ireneusz Krech Zespół dydaktyczny: Dr Ireneusz Krech Dr Grażyna Krech Opis
Bardziej szczegółowoSylabus 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 szczegółowoO badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ Wykład 7. O badaniach nad sztuczną inteligencją Co nazywamy SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ? szczególny rodzaj programów komputerowych, a niekiedy maszyn. SI szczególną własność
Bardziej szczegółowoPROGRAM 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 szczegółowoEGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka
Biomatematyka 90...... Zadanie 1. (8 punktów) Załóżmy, że w diploidalnej populacji, dla której zachodzi prawo Hardy ego- Weinberga dla loci o dwóch allelach A i a proporcja osobników o genotypie AA wynosi
Bardziej szczegółowoMechanizmy ewolucji. SYLABUS A. Informacje ogólne
Mechanizmy ewolucji A. Informacje ogólne Elementy sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Język Rodzaj Rok studiów /semestr
Bardziej szczegółowoAlgorytm genetyczny (genetic algorithm)-
Optymalizacja W praktyce inżynierskiej często zachodzi potrzeba znalezienia parametrów, dla których system/urządzenie będzie działać w sposób optymalny. Klasyczne podejście do optymalizacji: sformułowanie
Bardziej szczegółowoStatystyka SYLABUS A. Informacje ogólne
Statystyka SYLABUS A. Informacje ogólne Elementy składowe sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Kod Język Rodzaj Dziedzina
Bardziej szczegółowoMetody symulacji komputerowych Modelowanie systemów technicznych
Metody symulacji komputerowych Modelowanie systemów technicznych dr inż. Ryszard Myhan Katedra Inżynierii Procesów Rolniczych Program przedmiotu Lp. Temat Zakres 1. Wprowadzenie do teorii systemów Definicje
Bardziej szczegółowoCECHY ILOŚCIOWE PARAMETRY GENETYCZNE
CECHY ILOŚCIOWE PARAMETRY GENETYCZNE Zarządzanie populacjami zwierząt, ćwiczenia V Dr Wioleta Drobik Rodzaje cech Jakościowe o prostym dziedziczeniu uwarunkowane zwykle przez kilka genów Słaba podatność
Bardziej szczegółowodr Jerzy Pusz, st. wykładowca, Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej B. Ogólna charakterystyka przedmiotu
Kod przedmiotu TR.SIK303 Nazwa przedmiotu Probabilistyka I Wersja przedmiotu 2015/16 A. Usytuowanie przedmiotu w systemie studiów Poziom kształcenia Studia I stopnia Forma i tryb prowadzenia studiów Stacjonarne
Bardziej szczegółowoMatematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Matematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A.
Bardziej szczegółowoSIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY
SIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY Weryfikacja hipotez statystycznych Statystyka i demografia PROJEKT DOFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO URZĄD STATYSTYCZNY
Bardziej szczegółowoMatematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013
0,KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Matematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A.
Bardziej szczegółowoZ-LOGN1-006 Statystyka Statistics
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Z-LOGN-006 Statystyka Statistics Obowiązuje od roku akademickiego 0/0 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW Kierunek
Bardziej szczegółowoBliskie Spotkanie z Biologią. Genetyka populacji
Bliskie Spotkanie z Biologią Genetyka populacji Plan wykładu 1) Częstości alleli i genotypów w populacji 2) Prawo Hardy ego-weinberga 3) Dryf genetyczny 4) Efekt założyciela i efekt wąskiego gardła 5)
Bardziej szczegółowoSystemy wspomagania decyzji Kod przedmiotu
Systemy wspomagania decyzji - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Systemy wspomagania decyzji Kod przedmiotu 06.9-WM-ZIP-D-06_15W_pNadGenG0LFU Wydział Kierunek Wydział Mechaniczny Zarządzanie
Bardziej szczegółowostudiów Podstawy Statystyki TR/2/PP/STAT 7 3
kod nr w planie ECTS Przedmiot studiów Podstawy Statystyki TR/2/PP/STAT 7 3 Kierunek Turystyka i Rekreacja Poziom kształcenia II stopień Rok/Semestr 1/2 Typ przedmiotu (obowiązkowy/fakultatywny) obowiązkowy
Bardziej szczegółowoZ-ZIPN1-004 Statystyka. Zarządzanie i Inżynieria Produkcji I stopień Ogólnoakademicki Niestacjonarne Wszystkie Katedra Matematyki dr Zdzisław Piasta
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Z-ZIPN-004 Statystyka Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Statistics Obowiązuje od roku akademickiego 0/04 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW
Bardziej szczegółowoMetody statystyczne w socjologii SYLABUS A. Informacje ogólne Opis
Elementy składowe sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Kod przedmiotu Język przedmiotu Rodzaj przedmiotu Dziedzina i dyscyplina
Bardziej szczegółowoStatystyka i Analiza Danych
Warsztaty Statystyka i Analiza Danych Gdańsk, 20-22 lutego 2014 Zastosowania wybranych technik regresyjnych do modelowania współzależności zjawisk Janusz Wątroba StatSoft Polska Centrum Zastosowań Matematyki
Bardziej szczegółowoTematy prac magisterskich i doktorskich
Tematy prac magisterskich i doktorskich Stochastyczna dynamika z opóźnieniami czasowymi w grach ewolucyjnych oraz modelach ekspresji i regulacji genów Jacek Miękisz Instytut Matematyki Stosowanej i Mechaniki
Bardziej szczegółowoWykład ze statystyki. Maciej Wolny
Wykład ze statystyki Maciej Wolny T1: Zajęcia organizacyjne Agenda 1. Program wykładu 2. Cel zajęć 3. Nabyte umiejętności 4. Literatura 5. Warunki zaliczenia Program wykładu T1: Zajęcia organizacyjne T2:
Bardziej szczegółowoBIOINFORMATYKA. Copyright 2011, Joanna Szyda
BIOINFORMATYKA 1. Wykład wstępny 2. Struktury danych w badaniach bioinformatycznych 3. Bazy danych: projektowanie i struktura 4. Bazy danych: projektowanie i struktura 5. Powiązania pomiędzy genami: równ.
Bardziej szczegółowoDwuletnie studia indywidualne II stopnia na kierunku fizyka, specjalność Matematyczne i komputerowe modelowanie procesów fizycznych
Dwuletnie studia indywidualne II stopnia na kierunku fizyka, specjalność Matematyczne i komputerowe modelowanie procesów fizycznych 1. CHARAKTERYSTYKA STUDIÓW Celem specjalności Matematyczne i komputerowe
Bardziej szczegółowookreślone Uchwałą Senatu Uniwersytetu Kazimierza Wielkiego Nr 156/2012/2013 z dnia 25 września 2013 r.
Załącznik Nr 5.1 do Uchwały Nr 156/2012/2013 Senatu UKW z dnia 25 września 2013 r. EFEKTY KSZTAŁCENIA określone Uchwałą Senatu Uniwersytetu Kazimierza Wielkiego Nr 156/2012/2013 z dnia 25 września 2013
Bardziej szczegółowoĆwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji
Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: Skala Stanisza r xy = 0 zmienne nie są skorelowane 0 < r xy 0,1
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Inżynieria Biomedyczna Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy moduł specjalności informatyka medyczna Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium BIOCYBERNETYKA Biocybernetics Forma studiów:
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do modelowania matematycznego w biologii. Na podstawie wykładów dr Urszuli Foryś, MIM UW
Wprowadzenie do modelowania matematycznego w biologii Na podstawie wykładów dr Urszuli Foryś, MIM UW Model matematyczny Jest to teoretyczny opis danego zjawiska na podstawie bieżącej wiedzy (często zwany
Bardziej szczegółowoEkonometria_FIRJK Arkusz1
Rok akademicki: Grupa przedmiotów Numer katalogowy: Nazwa przedmiotu 1) : łumaczenie nazwy na jęz. angielski 3) : Kierunek studiów 4) : Ekonometria Econometrics Ekonomia ECS 2) Koordynator przedmiotu 5)
Bardziej szczegółowoNazwa przedmiotu: Informatyczne systemy statystycznej obróbki danych. Informatics systems for the statistical treatment of data Kierunek:
Nazwa przedmiotu: Informatyczne systemy statystycznej obróbki danych I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU Informatics systems for the statistical treatment of data Kierunek: Forma studiów Informatyka Stacjonarne
Bardziej szczegółowoŚRODOWISKO NATURALNE CZŁOWIEKA: BIOSFERA CZY CYWILIZACJA? WYKŁAD 1 Wstęp Sprawy organizacyjne Cel i zakres kursu
1 ŚRODOWISKO NATURALNE CZŁOWIEKA: BIOSFERA CZY CYWILIZACJA? WYKŁAD 1 Wstęp Sprawy organizacyjne Cel i zakres kursu 2 KONTAKT Prof. dr hab. January Weiner Instytut Nauk o Środowisku UJ ul. Gronostajowa
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS
Kierunek Profil kształcenia Nazwa jednostki realizującej moduł/przedmiot: Kontakt (tel./email): Osoba odpowiedzialna za przedmiot: Osoba(y) prowadząca(e) Przedmioty wprowadzające wraz z wymaganiami wstępnymi
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI
Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ ELEKTRONIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim STATYSTYKA MATEMATYCZNA (EiT stopień) Nazwa w języku angielskim Mathematical Statistics Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność
Bardziej szczegółowoDwuletnie studia indywidualne II stopnia na kierunku fizyka, specjalność Metody fizyki w ekonomii (ekonofizyka)
Dwuletnie studia indywidualne II stopnia na kierunku fizyka, specjalność Metody fizyki w ekonomii (ekonofizyka) 1. CHARAKTERYSTYKA STUDIÓW Celem kształcenia w ramach specjalności Metody fizyki w ekonomii
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: moduł specjalności obowiązkowy: Inżynieria oprogramowania, Sieci komputerowe Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium MODELOWANIE I SYMULACJA Modelling
Bardziej szczegółowo12. Przynależność do grupy przedmiotów: Blok przedmiotów matematycznych
(pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU Z1-PU7 WYDANIE N1 Strona 1 z 5 1. Nazwa przedmiotu: Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna 2. Kod przedmiotu: RPiS 3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego:
Bardziej szczegółowoWykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium 30
Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ CHEMICZNY KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim Wstęp do statystyki praktycznej Nazwa w języku angielskim Intriduction to the Practice of Statistics Kierunek studiów (jeśli dotyczy):
Bardziej szczegółowoInżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr../12 z dnia.... 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2017/2018 STATYSTYKA
Bardziej szczegółowoEGZAMIN DYPLOMOWY, część II, Biomatematyka
Biomatematyka Załóżmy, że częstości genotypów AA, Aa i aa w populacji znajdującej się w warunkach Hardy ego-wainberga wynoszą p 2, 2pq i q 2. Wiadomo, że badany mężczyzna należy do genotypu Aa. Wyznacz
Bardziej szczegółowoEkonometria dynamiczna i finansowa Kod przedmiotu
Ekonometria dynamiczna i finansowa - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Ekonometria dynamiczna i finansowa Kod przedmiotu 11.5-WK-IiED-EDF-W-S14_pNadGenMOT56 Wydział Kierunek Wydział Matematyki,
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne
Testowanie hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Hipoteza statystyczna to dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Hipotezy
Bardziej szczegółowoRozkład materiału z biologii dla klasy III AD. 7 godz / tyg rok szkolny 2016/17
Rozkład materiału z biologii dla klasy III AD zakres rozszerzony LO 7 godz / tyg rok szkolny 2016/17 Biologia na czasie 2 zakres rozszerzony nr dopuszczenia 564/2/2012 Biologia na czasie 3 zakres rozszerzony
Bardziej szczegółowoPROGRAM STUDIÓW A. GRUPA ZAJĘĆ Z ZAKRESU NAUK PODSTAWOWYCH I OGÓLNOUCZELNIANYCH LICZBA GODZIN (P/K/PW)** PUNKTY ECTS
II. PROGRAM STUDIÓW FORMA STUDIÓW: stacjonarne LICZBA SEMESTRÓW: LICZBA PUNKTÓW : MODUŁY KSZTAŁCENIA (zajęcia lub grupy zajęć) wraz z przypisaniem zakładanych efektów kształcenia i liczby punktów : A.
Bardziej szczegółowoPodkowiańska Wyższa Szkoła Medyczna im. Z. i J. Łyko. Syllabus przedmiotowy 2017/ /22 r.
Podkowiańska Wyższa Szkoła Medyczna im Z i J Łyko Syllabus przedmiotowy 017/18 01/ r Wydział Fizjoterapii Kierunek studiów Fizjoterapia Specjalność ----------- Forma studiów Stacjonarne Stopień studiów
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA3 Mathematics3. Elektrotechnika. I stopień ogólnoakademicki. studia stacjonarne. Katedra Matematyki dr Zdzisław Piasta
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/13 MATEMATYKA3 Mathematics3 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW Kierunek
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE I PROGNOZOWANIE ZAGROŻEŃ EPIDEMIOLOGICZNYCH
MODELOWANIE I PROGNOZOWANIE ZAGROŻEŃ EPIDEMIOLOGICZNYCH Epidemia - wystąpienie na danym obszarze zakażeń lub zachorowań na chorobę zakaźną w liczbie wyraźnie większej niż we wcześniejszym okresie albo
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny 2. Zmienne losowe i teoria prawdopodobieństwa 3. Populacje i próby danych 4. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Bardziej szczegółowokod 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 szczegółowoSYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA (skrajne daty)
Załącznik nr 4 do Uchwały Senatu nr 430/01/2015 SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA 2016-2019 (skrajne daty) 1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE Nazwa przedmiotu/ modułu Statystyka w biologii
Bardziej szczegółowoGRA Przykład. 1) Zbiór graczy. 2) Zbiór strategii. 3) Wypłaty. n = 2 myśliwych. I= {1,,n} S = {polować na jelenia, gonić zająca} S = {1,,m} 10 utils
GRA Przykład 1) Zbiór graczy n = 2 myśliwych I= {1,,n} 2) Zbiór strategii S = {polować na jelenia, gonić zająca} S = {1,,m} 3) Wypłaty jeleń - zając - 10 utils 3 utils U i : S n R i=1,,n J Z J Z J 5 0
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: przedmiot obowiązkowy w ramach treści kierunkowych, moduł kierunkowy ogólny Rodzaj zajęć: wykład, ćwiczenia I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU
Bardziej szczegółowoKrakowska 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 0/03 WydziałZarządzania i Komunikacji Społecznej Kierunek studiów:
Bardziej szczegółowo12. Przynależność do grupy przedmiotów: Blok przedmiotów matematycznych
(pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU Z1-PU7 WYDANIE N1 Strona 1 z 5 1. Nazwa przedmiotu: Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna 2. Kod przedmiotu: RPiS 3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego:
Bardziej szczegółowo