Průmyslová ekologie 2010, Žďár n/s
|
|
- Matěj Pokorný
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1
2 QSAR a QTTR V ODHADU RIZIK EXPOZICE CHEMICKÝM LÁTKÁM (METODY IN SILICO) a A JEJICH VALIDACE Miloň Tichý, Marián Rucki Státní zdravotní ústav, Šrobárova 48, Praha 10 mtichy@szu.cz Průmyslová ekologie 2010, Žďár n/s
3
4
5 QSAR = Quantitative Structure-Activity Relationships BA i = f (X i ) QTTR = Quantitative Toxicity-Toxicity Relationships TA i = f(ta i ) BA = f(logp ow ) TA = f(logp ow ) příp. vše v log formě
6 QSAR analýza jako alternativní metoda stanovení toxicity výpočtem- in silico metody (experimentální prázdná místa doplněna bez experimentu) Principy OECD (odsouhlaseny v listopadu 2004): 1. přesně definovaný účinek 2. jednoznačný algoritmus tvorby modelu 3. oblast použitelnosti 4. vhodné statistické hodnocení 5. mechanismus účinku
7 1. musí být přesně definován účinek, jehož velikost je odhadována/počítána modelem. Potíž je v tom, že odhadovaný účinek může být měřen podle různých pokusných protokolů za různých experimentálních podmínek.
8 2. Musí být jednoznačně uveden algoritmus, který byl k tvorbě modelu použit. Je známo, že u mnohých komerčních modelech tato informace není, firmy ji nepodávají a veřejně přístupná není. Z obchodních důvodů. To však může být omezující při příjímání výsledků pro právnická rozhodování.
9 3. Musí být definována oblast použitelnosti. Konkrétní model QSAR je bezprostředně spojen s chemickou strukturou molekuly, fyzikálně chemickými vlastnostmi a mechanismem účinku, pro které byl model vytvořen. I přesně vymezený biologický objekt a podmínky měření (teplota, vlhkost, světlo,..)
10 4. Musí existovat vhodné statistické hodnocení výsledků. Vnitřní a vnější validace. Křížová validace je pokládána za pseudovnější, někým vnitřní, validaci. Křížově validační korelační koeficient Q. Vnější je kontrola nezávislou serií látek indexy schopnosti odhadu modelu např. PRESS nebo PRESD-
11 Standardní chyba odhadu Predictive Residual Sum of Squares PRESS = Σ (exp cal)² Standardní rozptyl odhadu Predictive Residual Standard Deviation PRESD = (PRESS/n)
12 5. Uvést mechanismus měřeného účinku, pokud ho lze najít. Toto kriterium nemá v úmyslu vyčlenit modely bez interpretace účinku, ale přinutit k zamyšlení, jaký mohou mít k měřenému účinku použité molekulové deskriptory a že toto zamyšlení je dokumentováno.
13 Tyto principy mají za účel vést k tvorbě QSAR modelů, které jsou schopné být integrovány do právní sítě při hodnocení toxických vlastností chemických sloučenin výrobci a distributory. A to jako součást národních rozhodovacích činností s ohledem na specifické požadavky jednotlivých států. A tak se tvoří příslušný nástroj - QSAR Tool Box a OpenTox.
14 Děkuji za pozornost a hodně úspěchů s předvídáním (alespoň hazardu chemických sloučenin)!!!
15
16 Odhad rizika : identifikace nebezpečnosti/hazardu koncentrace látky, kterou je objekt exponován závislost velikosti účinku na koncentraci/dávce charakter populace, která je exponována. QSAR a QTTR výhodné pro první bod, nezbytný aby mohlo vzniknout riziko, pro odhad nebezpečnosti v kvantitativní formě, např. EC50, LD50, apod.
17 Jde o alternativní metody testování (odhadu) toxicity ke klasickým, tradičním testům na pokusných zvířatech. QSAR i QTTR dávají výsledky stejně hodnotné jako klasické testy. Jsou rychlejší a méně nákladné (když už jsou vyvinuté). Šetří pokusná zvířata, lidskou práci, čas i náklady. OECD došlo k závěru, že modely QSAR lze místo klasických (a dnes normovaných ) testů použít i pro legislativní účely. Využití pro dodržení požadavků REACH (Registrace, )
18 Integrované alternativní metody testování = = složené z metody výpočtové a třeba in vitro. Pokud je i ta rychlá, účinnost obou se ještě zvýší. Test akutní toxicity na oligochaeta Tubifex tubifex (nitěnky pro krmení akvarijních rybek) trvá 3 minuty. Stanovení EC50 jedné látky se vší přípravou a zpracováním závislosti účinnosti na koncentraci až 9 měřeními je během 1 dne hotové.
19
20 Validační kriteria modelů (Q)SAR - přesně definovaný účinek (end point) - srozumitelný a transparentní popis algoritmu získání modelu - stanovená a popsaná oblast použitelnosti - vhodné statistické hodnocení shody (goodness of fit), robustnosti a prediktivity - popis mechanismu účinku, je-li znám
21 Validace počítačového predikčního modelu - schopnost předvídat -porovnání odhadu modelu (učební soubor) s testovacím souborem (data nepoužitá k tvorbě modelu) nebo všechna data byla použita pro tvorbu modelu křížová validace (cross-validation) systém leave-one-out, leave-manyout křížově validovaný korelační koeficient q, Q jeho čtverec q 2, Y 2
22 Q je korelační koeficient korelace mezi pozorovanými (vyloučenými) daty (y) a hodnotami odhadnutými při křížové validaci (py) obecně je-li Q 2 Y>0.5 pokládá se za dobrý >0.9 pokládá se za vynikající. PRESS (Predictive Residual Sum of Squares) hodnotí predikční schopnost modelu PRESS = Σ ( y py) 2 standardní odchylka odhadu (Standard Deviation of Prediction SDEP) SDEP = (PRESS/n) ½
23 Komerční nebo jiné nabízené programy: PALLAS, moduly HAZARD EXPERT, METABOL EXPERT a jiné, CompuDrug Chemistry, Ltd. TOPKAT, Oxford Molecular Ltd. and Health Design Inc. ECOSAR, US EPA LHASA UK, DEREK TERRABASE a jiné
Metody in silico. stanovení výpočtem
Metody in silico stanovení výpočtem Inovace a rozšíření výuky zaměřené na problematiku životního prostředí na PřF MU (CZ.1.07/2.2.00/15.0213) spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem
QSAR Application Toolbox nářadí pro tvorbu validovaných modelů QSAR
QSAR Application Toolbox nářadí pro tvorbu validovaných modelů QSAR Státní zdravotní ústav, Šrobárova 48, 10042, Praha 10 Marian Rucki, Miloň Tichý, 2008 Stručný úvod OECD aktivita pro zvýšení akceptování
Zjišťování toxicity. Toxikologie. Ing. Lucie Kochánková, Ph.D.
Zjišťování toxicity Toxikologie Ing. Lucie Kochánková, Ph.D. Zjišťování toxicity kdykoli se dostaneme do kontaktu s novou látkou, zjistíme si její toxicitu! 1) známá - již popsaná látka různé zdroje informací
Zjišťování toxicity látek
Zjišťování toxicity látek 1. Úvod 2. Literární údaje 3. Testy in vitro 4. Testy na zvířatech in vivo 5. Epidemiologické studie 6. Zjišťování úrovně expozice Úvod Je známo 2 10 7 chemických látek. Prostudování
STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)
STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky) 1) Význam a využití statistiky v biologických vědách a veterinárním lékařství ) Rozdělení znaků (veličin) ve statistice 3) Základní a
Analytická toxikologie
analytická toxikologie xenobiotik/metabolitů odhad možné expozice potenciálním xenobiotikem, vyskytujícím se v prostředí (vzduch, voda, potrava) koncentrací xenobiotik / metabolitů identifikace metabolitů
ALTERNATIVNÍ METODY ODHADU TOXICITY IN SILICO (nikoliv in vitro samostatná oblast) Hotel Populus, Praha, 30. září 2. října 2008
ALTERNATIVNÍ METODY ODHADU TOXICITY IN SILICO (nikoliv in vitro samostatná oblast) Hotel Populus, Praha, 30. září 2. října 2008 Úvod Alternativní metody odhadu výpočtem in silico QSAR, QAAR, PBKSM QSAR
Jak použít údaje ze studií in vitro ke splně ní požadavků na informace dle nařízení REACH. Webinářo požadavcích na informace 30.
Jak použít údaje ze studií in vitro ke splně ní požadavků na informace dle nařízení REACH Webinářo požadavcích na informace 30. listopadu 2009 Přehled Nařízení REACH a zkoušky in vitro Kritéria pro použití
Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze
Dobývání znalostí Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze Dobývání znalostí Pravděpodobnost a učení Doc. RNDr. Iveta Mrázová,
Využití rozptylových studií pro hodnocení zdravotních rizik. MUDr.Helena Kazmarová Státní zdravotní ústav Praha
Využití rozptylových studií pro hodnocení zdravotních rizik MUDr.Helena Kazmarová Státní zdravotní ústav Praha Obsah Hodnocení zdravotních rizik Expozice Popis imisní situace možnosti a problémy Rozptylové
Role zkoušek na zvířatech v rámci zajišťování bezpečného používání chemických látek
REACH Informační list ECHA-12-FS-08-CS Role zkoušek na zvířatech v rámci zajišťování bezpečného používání chemických látek Cílem nařízení REACH je zajistit vysoký stupeň ochrany lidského zdraví a životního
Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1
Logistická regrese Menu: QCExpert Regrese Logistická Modul Logistická regrese umožňuje analýzu dat, kdy odezva je binární, nebo frekvenční veličina vyjádřená hodnotami 0 nebo 1, případně poměry v intervalu
Univerzita Pardubice Chemicko-technologická fakulta Katedra analytické chemie
Univerzita Pardubice Chemicko-technologická fakulta Katedra analytické chemie 12. licenční studium PYTHAGORAS Statistické zpracování dat 3.3 Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat Semestrální
Webinářpro hlavní žadatele o registraci CSA/CSR (I) 2. část nosti. 9. března George Fotakis, ECHA.
Webinářpro hlavní žadatele o registraci CSA/CSR (I) 2. část Posouzení nebezpečnosti nosti Posouzení PBT 9. března 2010 George Fotakis, ECHA Rámec CSA Informace: k dispozici vyžadované/potřebné Posouzení
Základy biostatistiky II. Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II
Základy biostatistiky II Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II Teoretické rozložení-matematické modely rozložení Naměřená data Výběrové rozložení Teoretické rozložení 1 e 2 x 2 Teoretické rozložení-matematické
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. Navazující magisterské studium. studijní obor "Management kvality"
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky Navazující magisterské studium studijní obor "Management kvality" školní rok 2016/2017 Integrované systémy managementu A 1. Koncepce a principy integrovaných
VALIDACE GEOCHEMICKÝCH MODELŮ POROVNÁNÍM VÝSLEDKŮ TEORETICKÝCH VÝPOČTŮ S VÝSLEDKY MINERALOGICKÝCH A CHEMICKÝCH ZKOUŠEK.
VALIDACE GEOCHEMICKÝCH MODELŮ POROVNÁNÍM VÝSLEDKŮ TEORETICKÝCH VÝPOČTŮ S VÝSLEDKY MINERALOGICKÝCH A CHEMICKÝCH ZKOUŠEK. František Eichler 1), Jan Holeček 2) 1) Jáchymovská 282/4, 460 10,Liberec 10 Františkov,
různé typy přehledových studií integrativní typ snaha o zobecnění výsledků z množství studií
Meta-analýza přehledové studie, definice postup meta-analýzy statistické techniky ověření homogenity studií, agregace velikosti účinku, moderující proměnné, analýza citlivosti, publikační zkreslení přínosy
Optimalizace provozních podmínek. Eva Jarošová
Optimalizace provozních podmínek Eva Jarošová 1 Obsah 1. Experimenty pro optimalizaci provozních podmínek 2. EVOP klasický postup využití statistického softwaru 3. Centrální složený návrh model odezvové
Verze 1.0 Datum revize 29.09.2015 Datum vytištění 29.09.2015 (6342/6345/6375) : sdscontact@kcc.com
ODDÍL 1: Identifikace látky/směsi a společnosti/podniku 1.1 Identifikátor výrobku Obchodní název : 1.2 Příslušná určená použití látky nebo směsi a nedoporučená použití Použití látky nebo směsi : Péče o
5EN306 Aplikované kvantitativní metody I
5EN306 Aplikované kvantitativní metody I Přednáška 5 Zuzana Dlouhá Předmět a struktura kurzu 1. Úvod: struktura empirických výzkumů 2. Tvorba ekonomických modelů: teorie 3. Data: zdroje a typy dat, význam
Bezpečnost chemických výrob N Petr Zámostný místnost: A-72a tel.:
Bezpečnost chemických výrob N1111 Petr Zámostný místnost: A-72a tel.: 4222 e-mail: petr.zamostny@vscht.cz Rizika spojená s toxickými látkami Toxicita látek Zákonné limity pro práci s toxickými látkami
Hodnocení rizika chemických látek v ECHA. M. Rucki Státní zdravotní ústav, Praha
Hodnocení rizika chemických látek v ECHA M. Rucki Státní zdravotní ústav, Praha Evropská agentura pro chemické látky (ECHA) sídlo v Helsinkách, Finsko bude zajišťovat registraci, hodnocení, povolování
LINEÁRNÍ MODELY. Zdeňka Veselá
LINEÁRNÍ MODELY Zdeňka Veselá vesela.zdenka@vuzv.cz Genetika kvantitativních vlastností Jednotlivé geny nejsou zjistitelné ani měřitelné Efekty většího počtu genů poskytují variabilitu, kterou lze většinou
Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Tvorba lineárních regresních modelů. 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D.
Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Tvorba lineárních regresních modelů 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D. Úloha 1 Porovnání regresních přímek u jednoduchého lineárního regresního modelu Porovnání
Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat. 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D.
Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D. Úloha Nalezení vhodného modelu pro popis reakce TaqMan real-time PCR
2012 STÁTNÍ ÚSTAV PRO KONTROLU LÉČIV
2 Novinky a změny v mikrobiologických textech, moderní mikrobiologické metody a trochu matematiky Ing. Ivana Kohoutová 3 Nové a revidované texty v ČL 2017 Doplněk 2018 5.1.1 Metody přípravy sterilních
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. Navazující magisterské studium. studijní obor "Management jakosti"
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky Navazující magisterské studium studijní obor "Management jakosti" školní rok 2013/2014 Integrované systémy managementu A 1. Koncepce a principy integrovaných
Informace od výrobce (dovozce) pro vypracování Zprávy o bezpečnosti kosmetického přípravku (ZBKP) dle Nařízení ES č. 1223/2009
Informace od výrobce (dovozce) pro vypracování Zprávy o bezpečnosti kosmetického přípravku (ZBKP) dle Nařízení ES č. 1223/2009 Název hodnoceného výrobku: Odpovědná osoba (Název, adresa, IČ): 1. Kvantitativní
Plánování experimentu
Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Autor: Ing. Radek Růčka Přednášející: Prof. Ing. Jiří Militký, CSc. 1. LEPTÁNÍ PLAZMOU 1.1 Zadání Proces
Statistická analýza jednorozměrných dat
Statistická analýza jednorozměrných dat Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Univerzita Pardubice, Pardubice 31.ledna 2011 Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem
Hygiena a toxikologie, 3. ročník, Ekologie a životní prostředí
Název školy: Číslo a název projektu: Číslo a název šablony klíčové aktivity: Označení materiálu: Typ materiálu: Předmět, ročník, obor: Číslo a název sady: Téma: Jméno a příjmení autora: STŘEDNÍ ODBORNÁ
IV117: Úvod do systémové biologie
IV117: Úvod do systémové biologie David Šafránek 8.10.2008 Obsah Metody dynamické analýzy Obsah Metody dynamické analýzy Shrnutí biologický systém definován interakcemi mezi jeho komponentami interakce
Profilování vzorků heroinu s využitím vícerozměrné statistické analýzy
Profilování vzorků heroinu s využitím vícerozměrné statistické analýzy Autor práce : RNDr. Ivo Beroun,CSc. Vedoucí práce: prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. PROFILOVÁNÍ Profilování = klasifikace a rozlišování
Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality
Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality RNDr. Alena Mikušková FN Brno Pracoviště dětské medicíny, OKB amikuskova@fnbrno.cz Analytické znaky laboratorní metody
CZ.1.07/1.5.00/34.0880. pracovní list. Hygiena a toxikologie. Experimentální toxikologie. Mgr. Alexandra Šlegrová
Název školy Číslo projektu STŘEDNÍ ODBORNÁ ŠKOLA a STŘEDNÍ ODBORNÉ UČILIŠTĚ, Česká Lípa, 28. října 2707, příspěvková organizace CZ.1.07/1.5.00/34.0880 Název projektu Klíčová aktivita Označení materiálu:
Bezpečnostní list podle Nařízení (ES) č. 1907/2006
Bezpečnostní list podle Nařízení (ES) č. 1907/2006 Ceresit CT 7 Strana 1 z 7 Č. BL. : 497761 Datum revize: 27.01.2015 Datum výtisku: 25.03.2015 Nahrazuje verzi ze dne: - 1.1 Identifikátor výrobku Ceresit
PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii seminář 9. Statistické testování hypotéz
PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii seminář 9 Statistické testování hypotéz Základní výzkumné otázky/hypotézy 1. Stanovení hodnoty parametru =stanovení intervalu spolehlivosti na μ, σ, ρ,
(Nelegislativní akty) NAŘÍZENÍ
17.11.2017 L 301/1 II (Nelegislativní akty) NAŘÍZENÍ NAŘÍZENÍ KOMISE V PŘENESENÉ PRAVOMOCI (EU) 2017/2100 ze dne 4. září 2017, kterým se stanoví vědecká kritéria pro určení vlastností vyvolávajících narušení
Statistika. Teorie odhadu statistická indukce. Roman Biskup. (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at) .
Statistika Teorie odhadu statistická indukce Intervalový odhad µ, σ 2 a π Roman Biskup (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at)email.cz 21. února 2012 Statistika
5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza
5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza 5.1 Vícerozměrná data a vícerozměrná rozdělení Při zpracování vícerozměrných dat se hledají souvislosti mezi dvěma, případně
24.4.2013. Co je ES, jak byl tvořen a k čemu slouží
Co je ES, jak byl tvořen a k čemu slouží ES má být nástrojem k řízení rizika expozice nebezpečných chemických látek a směsí na člověka a životní prostředí. Zahrnuje kroky, které se týkají celého životního
Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi
Obsah 1 Úvodem 13 2 Dříve les než stromy 17 2.1 Nejednoznačnost terminologie 17 2.2 Volba metody analýzy dat 23 2.3 Přehled vybraných vícerozměrných metod 25 2.3.1 Metoda hlavních komponent 26 2.3.2 Faktorová
Zákon č. 356/2003 Sb. o chemických látkách a chemických přípravcích a o změně některých zákonů
Zákon č. 356/2003 Sb. o chemických látkách a chemických přípravcích a o změně některých zákonů Hlavní zásady zákona - komplexnost úpravy pro celou oblast managementu chemických látek (navazuje na předchozí
Zákon č. 356/2003 Sb. o chemických látkách a chemických přípravcích a o změně některých zákonů
Zákon č. 356/2003 Sb. o chemických látkách a chemických přípravcích a o změně některých zákonů Hlavní zásady zákona - komplexnost úpravy pro celou oblast managementu chemických látek (navazuje na předchozí
Obsah. Statistika Zpracování informací ze statistického šetření Charakteristiky úrovně, variability a koncentrace kvantitativního znaku
Obsah Statistika Zpracování informací ze statistického šetření Charakteristiky úrovně, variability a koncentrace kvantitativního znaku Roman Biskup (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v
Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie
http://aplchem.upol.cz CZ.1.07/2.2.00/15.0247 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. Validace a kvalifikace Doc. RNDr. Jiří Šimek, CSc. Validace
VOLBA OPTIMÁLNÍ METODY
VOLBA OPTIMÁLNÍ METODY Jak nalézt z velkého množství metod nejlepší ( fit for purpose ) postup? Jak na to? 1. Identifikovat problém požadovaná informace (kvalitativní či kvantitativní analýza, ). 2. Nalézt
BEZPEČNOSTNÍ LIST LUKOPREN S SANITARY Vydání: 1
Strana 1/7 Název výrobku: Lukopren S Sanitary ODDÍL 1. Identifikace směsi a společnosti/podniku 1.1 Identifikátor výrobku: Obchodní název: Lukopren S Sanitary Chemický název: silikonový tmel vulkanizující
Problematika analýzy rozptylu. Ing. Michael Rost, Ph.D.
Problematika analýzy rozptylu Ing. Michael Rost, Ph.D. Úvod do problému Již umíte testovat shodu dvou středních hodnot prostřednictvím t-testů. Otázka: Jaké předpoklady musí být splněny, abyste mohli použít
Bezpečnostní list podle Nařízení (ES) č. 1907/2006
Bezpečnostní list podle Nařízení (ES) č. 1907/2006 Somat Classic Tabs Strana 1 z 9 Č. BL. : 185641 Datum revize: 05.06.2015 Datum výtisku: 05.06.2015 Nahrazuje verzi ze dne: 08.11.2013 1.1 Identifikátor
Bezpečnostní list podle Nařízení (ES) č. 1907/2006
Bezpečnostní list podle Nařízení (ES) č. 1907/2006 Somat Extra Power Strana 1 z 9 Č. BL. : 165188 Datum revize: 07.08.2015 Datum výtisku: 07.08.2015 Nahrazuje verzi ze dne: 24.1.2013 1.1 Identifikátor
MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)
zhanel@fsps.muni.cz MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE) 2.5 MÍRY ZÁVISLOSTI 2.5.1 ZÁVISLOST PEVNÁ, VOLNÁ, STATISTICKÁ A KORELAČNÍ Jednorozměrné soubory - charakterizovány jednotlivými statistickými znaky
Statistická analýza jednorozměrných dat
Statistická analýza jednorozměrných dat Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Univerzita Pardubice, Pardubice 31.ledna 2011 Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem
vzorek1 0.0033390 0.0047277 0.0062653 0.0077811 0.0090141... vzorek 30 0.0056775 0.0058778 0.0066916 0.0076192 0.0087291
Vzorová úloha 4.16 Postup vícerozměrné kalibrace Postup vícerozměrné kalibrace ukážeme na úloze C4.10 Vícerozměrný kalibrační model kvality bezolovnatého benzinu. Dle následujících kroků na základě naměřených
Aplikace výsledků projektu by měla vést ke zlepšení legislativy Evropské unie v oblasti regulace motorových emisí.
Představení projektu MEDETOX Jan Topinka 1, Michal Vojtíšek 2 1 Ústav experimentální medicíny AV ČR, v.v.i., jtopinka@biomed.cas.cz ; 2 Technická univerzita v Liberci Předmětem mezioborového projektu MEDETOX
Aktivní detekce chyb
Fakulta aplikovaných věd, Katedra kybernetiky a Výzkumné centrum Data - Algoritmy - Rozhodování Západočeská univerzita v Plzni Prezentace v rámci odborného semináře Katedry kybernetiky Obsah Motivační
Bezpečnostní list podle Nařízení (ES) č. 1907/2006
Bezpečnostní list podle Nařízení (ES) č. 1907/2006 Ceresit STOP Vlhkosti AERO Strana 1 z 7 Č. BL. : 508048 Datum revize: 11.06.2014 Datum výtisku: 27.06.2014 1.1 Identifikátor výrobku CERESIT STOP VLHKOSTI
Ekotoxikologie. Univerzita Karlova v Praze. Katedra analytické chemie. Přírodovědecká fakulta. RNDr. R. Čabala, Dr. ZS
Ekotoxikologie Univerzita Karlova v Praze Přírodovědecká fakulta Katedra analytické chemie RNDr. R. Čabala, Dr. ZS 2006-2013 Vědecké podklady a požadavky Hospodářské prostředí Konflikty zájmů Otázky správné
Bezpečnost chemických výrob N111001
8.11.21 Bezpečnost chemických výrob N1111 Petr Zámostný místnost: A-72a tel.: 4222 e-mail: petr.zamostny@vscht.cz Rizika spojená s toxickými látkami Toxicita látek Zákonné limity pro práci s toxickými
KAPITOLA 2.4 LÁTKY OHROŽUJÍCÍ ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ (VODNÍ PROSTŘEDÍ)
KAPITOLA 2.4 LÁTKY OHROŽUJÍCÍ ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ (VODNÍ PROSTŘEDÍ) 2.4.1 Všeobecné definice 2.4.1.1 Látky ohrožující životní prostředí zahrnují, mimo jiné, kapalné nebo tuhé látky znečišťující vodní prostředí
4EK211 Základy ekonometrie
4EK Základy ekonometrie Odhad klasického lineárního regresního modelu II Cvičení 3 Zuzana Dlouhá Klasický lineární regresní model - zadání příkladu Soubor: CV3_PR.xls Data: y = maloobchodní obrat potřeb
1 x 5 ml Chlorine/Ozone 2 R2 21 x 95 mg Chlorine/Ozone 2, lyophilizied (tubes)
Strana: 1/7 ODDÍL 1: Identifikace látky/směsi a společnosti/podniku 1.1 Identifikátor výrobku REF 985017 Název produktu NANOCOLOR Chlorine/Ozone 2 1 x 21 x 1.2 Příslušná určená použití látky nebo směsi
1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.
Prostá regresní a korelační analýza 1 1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Problematika závislosti V podstatě lze rozlišovat mezi závislostí nepodstatnou, čili náhodnou
ODDÍL 1: IDENTIFIKACE LÁTKY/SMĚSI A SPOLEČNOSTI / PODNIKU Pododdíl 1.1: Identifikátor produktu SOKOFLOK 28 CK
BEZPEČNOSTNÍ LIST (v souladu s Nařízením Evropského parlamentu a Rady(EU) No. 453/2010 ve smyslu přílohy II Nařízení Evropského parlamentu a Rady(EU) No. 1907/2006- REACH ) ODDÍL 1: IDENTIFIKACE LÁTKY/SMĚSI
Bezpečnostní list podle Nařízení (ES) č. 1907/2006
Bezpečnostní list podle Nařízení (ES) č. 1907/2006 Thomsit K 112 Strana 1 z 8 Č. BL. : 383579 Datum revize: 10.07.2014 Datum výtisku: 19.08.2014 1.1 Identifikátor výrobku Thomsit K 112 ODDÍL 1: Identifikace
Aplikovaná statistika v R - cvičení 3
Aplikovaná statistika v R - cvičení 3 Filip Děchtěrenko Matematicko-fyzikální fakulta filip.dechterenko@gmail.com 5.8.2014 Filip Děchtěrenko (MFF UK) Aplikovaná statistika v R 5.8.2014 1 / 10 Lineární
Centrum základního výzkumu v oblasti nanotoxikologie v ČR
Centrum základního výzkumu v oblasti nanotoxikologie v ČR Ústav experimentální medicíny AV ČR Praha Seminář CZTPIS, Praha, 2.11. 2011 Problémy studia bezpečnosti nanotechnologií v České republice Nerealistický
Metody výběru variant
Metody výběru variant Používají se pro výběr v případě více variant řešení stejného problému Lze vybírat dle jednoho nebo více kritérií V případě více kritérií mohou mít všechna stejnou důležitost nebo
Úřední věstník Evropské unie L 69/7
16.3.2011 Úřední věstník Evropské unie L 69/7 NAŘÍZENÍ KOMISE (EU) č. 253/2011 ze dne 15. března 2011, kterým se mění nařízení Evropského parlamentu a Rady (ES) č. 1907/2006 o registraci, hodnocení, povolování
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Leptání plasmou Ing. Pavel Bouchalík 1. ÚVOD Tato semestrální práce obsahuje písemné vypracování řešení příkladu Leptání plasmou. Jde o praktickou zkoušku znalostí získaných při přednáškách
Infračervená spektroskopie - alternativní instrumentální technika při kontrole výroby bioethanolu
Infračervená spektroskopie - alternativní instrumentální technika při kontrole výroby bioethanolu Ing. Ladislav Tenkl, Ing. Karel Šec, RNDr. František Kesner Ph.D. Nicolet CZ s.r.o., Nad Trnkovem 1667/11,
Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P10. Aplikace UNS v biomedicíně
Aplikace UNS v biomedicíně aplikace v medicíně postup při zpracování úloh Aplikace UNS v medicíně Důvod: nalezení exaktnějších, levnějších a snadnějších metod určování diagnóz pro lékaře nalezení šetrnějších
Seminář Běžný podnik: povinnosti a bezpečnost práce při nakládání s chem. látkami. 11. 4. 2013 - Praha
www.envigroup.cz www.ekonoviny.cz Aktuální semináře EKOnovin naleznete na internetu www.ekonoviny.cz Seminář Běžný podnik: povinnosti a bezpečnost práce při nakládání s chem. látkami Hlavní témata semináře:
Návrh vyhlášky o rozsahu informací poskytovaných o chemických směsích, které mají některé nebezpečné vlastnosti, a detergentech
Návrh vyhlášky o rozsahu informací poskytovaných o chemických směsích, které mají některé nebezpečné vlastnosti, a detergentech CHLaP Ing. Hana Krejsová Tel.: 466 823 219 Mobil: 724 400 555 E-mail: hana.krejsova@vuos.com
BEZPEČNOSTNÍ LIST. (podle nařízení (ES) č. 453/2010) AGRO CS a.s.
Verze č.: 1.1 Vydaná: 19. 6. 2014 Nahrazuje verzi č.: 1.0 BEZPEČNOSTNÍ LIST (podle nařízení (ES) č. 453/2010) Oddíl 1: IDENTIFIKACE LÁTKY / SMĚSI A SPOLEČNOSTI / PODNIKU 1.1 Identifikátor výrobku: Chemický
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 2010 1.týden (20.09.-24.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza
ANALÝZA DAT V R 7. KONTINGENČNÍ TABULKA. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK.
ANALÝZA DAT V R 7. KONTINGENČNÍ TABULKA Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK www.biostatisticka.cz PŘEHLED TESTŮ rozdělení normální spojité alternativní / diskrétní
IBM SPSS Exact Tests. Přesné analýzy malých datových souborů. Nejdůležitější. IBM SPSS Statistics
IBM Software IBM SPSS Exact Tests Přesné analýzy malých datových souborů Při rozhodování o existenci vztahu mezi proměnnými v kontingenčních tabulkách a při používání neparametrických ů analytici zpravidla
Statistika. Základní pojmy a cíle statistiky. Roman Biskup. (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at) .
Statistika Základní pojmy a cíle statistiky Roman Biskup (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at)email.cz 12. února 2012 Statistika by Birom Statistika Pojmy a cíle
Thermodynamické disociační konstanty antidepresiva Vortioxetinu
Thermodynamické disociační konstanty antidepresiva Vortioxetinu Aneta Čápová, Bc Katedra analytické chemie, Chemicko-technologická fakulta, Univerzita Pardubice, CZ 532 10 Pardubice, Česká republika st38457@student.upce.cz
TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ STATISTICKÁ HYPOTÉZA Statistické testy Testovací kritérium = B B > B < B B - B - B < 0 - B > 0 oboustranný test = B > B
TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ Od statistického šetření neočekáváme pouze elementární informace o velikosti některých statistických ukazatelů. Používáme je i k ověřování našich očekávání o výsledcích nějakého procesu,
Příklad 1. Korelační pole. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 13
Příklad 1 Máme k dispozici výsledky prvního a druhého testu deseti sportovců. Na hladině významnosti 0,05 prověřte, zda jsou výsledky testů kladně korelované. 1.test : 7, 8, 10, 4, 14, 9, 6, 2, 13, 5 2.test
Toxicita pro reprodukci
Toxicita pro reprodukci Třída nebezpečnosti Toxicita pro reprodukci Kód třídy a kategorie nebezpečnosti Kód grafického symbolu Signální slovo Repr. 1A GHS08 Nebezpečí Repr. 1B GHS08 Nebezpečí Repr. 2 GHS08
Suma Calc D5 Revize: Verze: 04.0
Suma Calc D5 Revize: 2014-11-26 Verze: 04.0 1.1 Identifikátor výrobku Obchodní název: Suma Calc D5 Diversey Europe Operations BV, Maarssenbroeksedijk 2, 3542DN Utrecht, The Netherlands Kontaktní údaje
Tomáš Karel LS 2012/2013
Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není
6. Lineární regresní modely
6. Lineární regresní modely 6.1 Jednoduchá regrese a validace 6.2 Testy hypotéz v lineární regresi 6.3 Kritika dat v regresním tripletu 6.4 Multikolinearita a polynomy 6.5 Kritika modelu v regresním tripletu
BEZPEČNOSTNÍ LIST. BD5 Datum vytvoření: 28. 5. 2015 Číslo revize: 1 Stránka 1 z 6
Datum vytvoření: 28. 5. 2015 Číslo revize: 1 Stránka 1 z 6 Oddíl 1: Identifikace látky/směsi a společnosti/podniku 1.1: Identifikátor výrobku Název produktu: Model Lite 1.2: Příslušná určená použití látky
Korelační a regresní analýza
Korelační a regresní analýza Analýza závislosti v normálním rozdělení Pearsonův (výběrový) korelační koeficient: r = s XY s X s Y, kde s XY = 1 n (x n 1 i=0 i x )(y i y ), s X (s Y ) je výběrová směrodatná
Regresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie
http://aplchem.upol.cz CZ.1.07/2.2.00/15.0247 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. 4. přednáška Validace a kvalifikace Doc. RNDr. Jiří Šimek,
BEZPEČNOSTNÍ LIST dle nařízení ES 1907/2006 a nařízení ES 453/2010
Statické izolační šňůry a pásky Strana 1 z 6 1. Identifikace látky/směsi a společnosti/podniku 1.1. Identifikátor výrobku Název výrobku: Statická izolační šňůra Dimertex nebo páska Dimertextape Registrační
Protokol o srovnání POCT Quo-Test s akreditovanou metodou stanovení HbA1c vysokoúčinnou kapalinovou chromatografií - Variant II TURBO BioRad
Protokol o zkoušce č.j. 2/2016, počet stran 7, strana číslo 1 Referenční laboratoř pro klinickou biochemii při Ústavu lékařské biochemie a laboratorní diagnostiky VFN Karlovo nám. 32, 121 11 Praha 2, tel.:
Bezpečnostní list podle Nařízení (ES) č. 1907/2006
Bezpečnostní list podle Nařízení (ES) č. 1907/2006 Pattex Standard Strana 1 z 8 Č. BL. : 285165 Datum revize: 16.05.2014 Datum revize v ČR: 02.06.2014 1.1 Identifikátor výrobku Pattex Standard ODDÍL 1:
(n, m) (n, p) (p, m) (n, m)
48 Vícerozměrná kalibrace Podobně jako jednorozměrná kalibrace i vícerozměrná kalibrace se používá především v analytické chemii Bude vysvětlena na příkladu spektroskopie: cílem je popis závislosti mezi
BEZPEČNOSTNÍ LIST. podle Nařízení Evropského parlamentu a Rady (ES) č. 1907/2006 (REACH) a Nařízení Komise (EU) č. 453/2010
ODDÍL 1: Identifikace látky/směsi a společnosti/podniku 1.1. Identifikátor výrobku Látka / směs: Směs Číslo 48212813, 48212815 Další názvy směsi Ideal Protect Colors 1.2. Příslušná určená použití směsi
Algoritmy komprese dat
Algoritmy komprese dat Úvod do teorie informace Claude Shannon (1916 2001) 5.11.2014 NSWI072-7 Teorie informace Informace Co je to informace? Můžeme informaci měřit? Existují teoretické meze pro délku
Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza
Korelační a regresní analýza 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza Pearsonův korelační koeficient u intervalových a poměrových dat můžeme jako
Chesar Koncepce a celkový popis aplikace
Chesar Koncepce a celkový popis aplikace 26. března 2010 Chesar - koncepce a celkový popis Zaměření a oblast použití aplikace Chesar Organizace a nástroje šest skupin funkcí Obecné pracovní postupy v aplikace
Praktický průvodce Jak používat a oznamovat (Q)SAR. Verze 3.1 červenec 2016
Praktický průvodce Jak používat a oznamovat (Q)SAR Verze 3.1 červenec 2016 2 Praktický průvodce: Jak používat a oznamovat (Q)SAR 3.1 Verze Změny Datum Verze 1.0 První verze březen 2010 Verze 2.0 Verze