|
Vyučující
|
-
Dostal Rostislav, Ing. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
1. Úvod do statistické metodologie. 2. Přehled statistických výpočetních prostředí. 3. Základní statistické zpracování dat I (datové typy, charakteristiky polohy a variability). 4. Pokročilé statistické zpracování dat II (další charakteristiky). 5. Základní grafická prezentace biomedicínských dat. 6. Pokročilá grafická prezentace biomedicínských dat. 7. Základy teorie pravděpodobnosti. 8. Diskrétní náhodná veličina. 9. Spojitá náhodná veličina. 10. Základní pravděpodobnostní modely. 11. Analýza kategoriálních dat (kontingenční tabulky).
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Přednáška s aktivizací, Studium metodou řešení problémů, Samostudium studentů, Cvičení
- Kontaktní výuka
- 22 hodin za semestr
- Příprava na souhrnný test [6-30]
- 30 hodin za semestr
|
| Předpoklady |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| U studentů se předpokládají znalosti matematiky v rozsahu učiva předmětu KMA/VKAN1 |
| Odborné dovednosti |
|---|
| Ovládat na uživatelské úrovni MS Excel. |
| Kriticky zhodnotit zdroje dat s důrazem na jejich spolehlivost a úplnost. |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| bc. studium: kriticky přistupuje ke zdrojům informací, informace tvořivě zpracovává a využívá při svém studiu a praxi, |
| Výsledky učení |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| Použít zvolený SW pro statistické zpracování biomedicínských dat. Aplikovat statistické principy na vybrané reálné problémy a navrhnout jejich řešení ve zvoleném SW prostředí. Interpretovat získané výsledky. |
| Odborné dovednosti |
|---|
| Aplikovat teoretické poznatky z oblasti pravděpodobnosti v SW Excel (případně v dalších statisticky orientovaných softwarech). |
| Využívat znalosti základních statistických metod a postupů pro analýzu dat v sw Ecxel (případně v dalších statisticky orientovaných softwarech) |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| bc. studium: srozumitelně a přesvědčivě sdělují odborníkům i laikům informace o povaze odborných problémů a vlastním názoru na jejich řešení, |
| bc. studium: samostatně získávají další odborné znalosti, dovednosti a způsobilosti na základě především praktické zkušenosti a jejího vyhodnocení, ale také samostatným studiem teoretických poznatků oboru, |
| Vyučovací metody |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| Přednáška s aktivizací studentů, |
| Cvičení (praktické činnosti), |
| Řešení problémů, |
| Samostudium, |
| Odborné dovednosti |
|---|
| Přednáška s aktivizací studentů, |
| Cvičení (praktické činnosti), |
| Řešení problémů, |
| Samostudium, |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| Přednáška s aktivizací studentů, |
| Cvičení (praktické činnosti), |
| Řešení problémů, |
| Samostudium, |
| Hodnotící metody |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
| Seminární práce, |
| Odborné dovednosti |
|---|
| Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
| Seminární práce, |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
| Seminární práce, |
|
Doporučená literatura
|
-
HENDL J. Přehled statistických metod zpracování. PRAHA, 2006. ISBN 80 7367-123-9.
-
Kožíšek, Jan; Stieberová, Barbora. Statistika v příkladech : praktické aplikace řešené v MS Excel. Praha : Verlag Dashöfer, 2012. ISBN 978-80-86897-48-6.
-
Reif. Metody matematické statistiky. ZČU Plzeň, 2000.
-
ZVÁROVÁ J. Základy statistiky pro biomedicíncké obory. PRAHA, 2002. ISBN 80-246-0609-7.
|