|
Lecturer(s)
|
|
|
|
Course content
|
Course programme: 1. Introductory statistics. 2. Basic descriptive statistics in Excel. 3. Graphical presentation of statistical data. 4. Probability and probability models 5. List of probability distributions 6. Estimation of Parameters 7. Statistical test of Significance 8. Parametric and nonparametric methods 9. Presenting and summarising the multivariate data. 10. Correlation and regression. Programme of seminars: 1. Survey statistical software. 2. Basic descriptive statistics in Excel. 3. Graphical presentation of statistical data. 4. Graphical presentation of statistical data. 5. List of probability distributions. 6. Point estimation and interval. 7. Statistical hypothesis testing. Parametric methods. 8. Statistical hypothesis testing. Nonparametric methods. 9. Contingence tables. 10. Correlation and regression.
|
|
Learning activities and teaching methods
|
Lecture supplemented with a discussion, Lecture with practical applications, Individual study, Lecture
- Preparation for formative assessments (2-20)
- 20 hours per semester
- Contact hours
- 40 hours per semester
- Preparation for an examination (30-60)
- 20 hours per semester
|
| prerequisite |
|---|
| Knowledge |
|---|
| Students should have practical experience with office suite applications. |
| Popsat a vysvětlit základní principy statistické inference (principy bodových odhadů, intervalových odhadů a principy testování statistických hypotéz) |
| Skills |
|---|
| Ovládat na uživatelské úrovni program Excel. |
| Použít statistické metody a postupy pro vyhodnocování dat (s i bez použití počítače). |
| Competences |
|---|
| mgr. studium: kriticky přistupuje ke zdrojům informací, informace tvořivě zpracovává a využívá při svém studiu a praxi |
| learning outcomes |
|---|
| Knowledge |
|---|
| Learning outcomes: On completion of this module the student will be able to: - describe the statistical SW applicable for statistical data processing; - review fitness SW for choice statistical problems; - illustrate using SW on simple examples; - use select SW for statistical data processing; - apply statistical principles on real problems and suggest their solving in SW; - interpret the statistic results. |
| Skills |
|---|
| - znát statistické funkce v sw Excel (případně v dalších statisticky orientovaných softwarech) - 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) - aplikovat statistické principy na vybrané reálné problémy a navrhnout jejich řešení ve zvoleném SW prostředí |
| Competences |
|---|
| N/A |
| teaching methods |
|---|
| Knowledge |
|---|
| Individual study |
| Interactive lecture |
| Skills |
|---|
| Interactive lecture |
| Individual study |
| Competences |
|---|
| Individual study |
| Interactive lecture |
| assessment methods |
|---|
| Knowledge |
|---|
| Combined exam |
| Seminar work |
| Skills |
|---|
| Combined exam |
| Seminar work |
| Competences |
|---|
| Combined exam |
| Seminar work |
|
Recommended literature
|
-
Dupont, William D. Statistical modeling for biomedical researchers : a simple introduction to the analysis of complex data. Cambridge : Cambridge University Press, 2002. ISBN 0-521-65578-1.
-
HENDL J. Přehled statistických metod zpracování. PRAHA, 2006. ISBN 80 7367-123-9.
-
Reif, Kobeda. Úvod do pravděpodobnosti a spolehlivosti. ZČU Plzeň, 2000.
-
ZVÁROVÁ J. Základy statistiky pro biomedicíncké obory. PRAHA, 2002. ISBN 80-246-0609-7.
|