RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr."

Transkript

1 Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy

2 Blok 5 Jak analyzovat kategoriální a binární data I.

3 Typy dat - opakování Kvalitativní (kategoriální) data: - Binární data - Nominální data - Ordinální data Kvantitativní data: - Intervalová data - Poměrová data 3

4 Osnova 1. Analýza kontingenčních tabulek. Binomické testy 3. Relativní riziko ( relative risk ) a poměr šancí ( odds ratio ) 4. Binomické rozdělení 5. Poissonovo rozdělení 4

5 1. Analýza kontingenčních tabulek 5

6 Kontingenční tabulka Frekvenční sumarizace dvou binárních, nominálních nebo ordinálních proměnných. Obecně: R x C kontingenční tabulka (R počet kategorií jedné proměnné, C počet kategorií druhé proměnné). Speciální případ: tabulka čtyřpolní tabulka. Př.: Sumarizace vyšetřených osob podle typu onemocnění a věkových kategorií. Typ onemocnění Věk <60 let let let 80 let Celkem CN MCI AD Celkem

7 Kontingenční tabulky absolutní četnosti, řádková, sloupcová a celková procenta Kontingenční tabulka absolutních četností Věk Skupina Celkem <60 let let let 80 let Kontingenční tabulka řádkových procent Věk Skupina Celkem <60 let let let 80 let CN CN 0,4 3,0 76,5 0,0 100,0 MCI AD Celkem Kontingenční tabulka sloupcových procent Skupina Věk <60 let let let 80 let Celkem CN 4,3 5,6 37,7 1, 7,6 MCI 56,5 67,5 43,0 49,3 48,7 AD 39,1 7,0 19,3 9,5 3,6 Celkem 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 MCI 3, 0,9 49,5 6,4 100,0 AD 4,6 17,3 45,7 3,5 100,0 Celkem,8 15,1 56,1 6,1 100,0 Kontingenční tabulka celkových procent Skupina Věk <60 let let let 80 let Celkem CN 0,1 0,8 1,1 5,5 7,6 MCI 1,6 10, 4,1 1,8 48,7 AD 1,1 4,1 10,8 7,7 3,6 Celkem,8 15,1 56,1 6,1 100,0 7

8 Kontingenční tabulky ukázka finálního popisu a vizualizace Skupina Věk <60 let let let 80 let Celkem Skupina: CN MCI AD Celkem 1 (0,4%) 13 (3,%) 9 (4,6%) 3 (,8%) 7 (3,0%) 85 (0,9%) 34 (17,3%) 16 (15,1%) 176 (76,5%) 01 (49,5%) 90 (45,7%) 467 (56,1%) 46 (0,0%) 107 (6,4%) 64 (3,5%) 17 (6,1%) 30 (100,0%) 406 (100,0%) 197 (100,0%) 833 (100,0%) CN n 30 MCI n 406 AD n 197 Věk: <60 let let let 80 let 8

9 Čtyřpolní tabulky Nejjednodušší možná kontingenčí tabulka, kdy obě sledované veličiny mají pouze dvě kategorie. Příklad: Sumarizace vztahu pohlaví a kategorizovaného MMSE skóre (MMSE skóre v normě (tzn. MMSE 5) a pod normou (MMSE < 5)) u pacientů s Alzheimerovou chorobou. 9

10 Kontingenční tabulky hypotézy Kontingenční tabulky umožňují testování různých hypotéz: Nezávislost a shoda struktury (Pearsonův chí-kvadrát test, Fisherův exaktní test) - Jeden výběr, dvě charakteristiky nebo více výběrů, jedna charakteristika obdoba nepárového uspořádání - Př.: pacienti s AD pohlaví vzdělání (VŠ, SŠ, ZŠ); pacienti s AD v několika nemocnicích věková struktura Symetrie (McNemarův test) - Jeden výběr, opakovaně jedna charakteristika obdoba párového uspořádání - Př.: MMSE v normě a pod normou na začátku studie a dva roky po zahájení studie 10

11 Pearsonův chí-kvadrát test Založen na myšlence srovnání pozorovaných a očekávaných četností kategorií dvou proměnných. Pozorované četnosti jednotlivých kategorií první proměnné a druhé proměnné nám vyjadřují n ij. Očekávané četnosti jednotlivých kategorií lze vypočítat pomocí: e ij ni. n. n (n i. je součet hodnot v řádku, n.j je součet hodnot ve sloupci) Výpočet testové statistiky: C j i 1 j 1 n - e e r c ( ij ij ) ij Typ onemocnění Věk <60 let let let 80 let Nulovou hypotézu o nezávislosti dvou kategoriálních proměnných zamítáme na hladině významnosti α, když C c - ( r - 1) ( c - 1) (1 a ) Celkem CN n 11 n 1 n 13 n 14 n 1. MCI n 1 n n 3 n 4 n. AD n 31 n 3 n 33 n 34 n 3. Celkem n.1 n. n.3 n.4 n 11

12 Pearsonův chí-kvadrát test Příklad: Chceme zjistit, jestli existuje vztah mezi typem onemocnění a věkovými kategoriemi v našem souboru. Postup: Tabulka pozorovaných četností: Tabulka očekávaných četností: Testová statistika: Typ Věk onemocnění <60 let let let 80 let Celkem CN MCI AD Celkem Typ Věk onemocnění <60 let let let 80 let Celkem CN 6,4 34,8 18,9 59,9 30 MCI 11, 61,4 7,6 105,8 406 AD 5,4 9,8 110,4 51,3 197 Celkem C r c i 1 j 1 ( 1-6,4) ( 7-34,8) ( nij - eij ) + e 6,4 34,8 ( 4-1) c (6) 1, 6 ij e11 6, e1 11, e 1 34, C 69,4 c (0,95)(3-1) (0,95) zamítáme H 0 o nezávislosti Vztah mezi typem onemocnění a věkovými kategoriemi je statisticky významný. 69,4 1

13 Předpoklady Pearsonova chí-kvadrát testu Nezávislost jednotlivých pozorování Alespoň 80 % buněk musí mít očekávanou četnost (e ij ) větší než % buněk musí mít očekávanou četnost (e ij ) větší než Může nám pomoci slučování kategorií, ale můžeme slučovat jen slučitelné kategorie! 13

14 Úkol 1. Zadání: Vhodně kategorizujte výšku a zjistěte, zda existuje vztah kategorizované výšky a pohlaví. 14

15 Fisherův exaktní test Určen pro čtyřpolní tabulky, je vhodný i pro tabulky s malými četnostmi pro ty, které nesplňují předpoklad Pearsonova chí-kvadrát testu. Založen na výpočtu přesné p-hodnoty (pravděpodobnosti, s jakou bychom dostali stejný nebo ještě extrémnější výsledek při zachování součtu řádků i sloupců v tabulce). NÚ II ano ne Příklad: Chceme ověřit vztah dvou typů 3 nežádoucích účinků, které jsou sumarizovány ano NÚ I následující tabulkou: ne 6 4 Postup: Všechny varianty tabulky při zachování součtu řádků a sloupců: Pravděpodobnosti výskytu jednotlivých tabulek: 0,007 0,093 0,36 0,39 0,163 0,019 Oboustranná p-hodnota (sečtení pravděpodobností stejných nebo menších než je pravděpodobnost pozorované varianty): p 0,36 + 0, , , ,019 0,608 15

16 Fisherův exaktní test Příklad: Chceme ověřit vztah pohlaví a kategorizovaného MMSE skóre (MMSE skóre v normě (tzn. MMSE 5) a pod normou (MMSE < 5)) u pacientů s Alzheimerovou chorobou. Řešení: 16

17 Fisherův x Pearsonův test Pearsonův chí-kvadrát test lze použít na jakoukoliv kontingenční tabulku, ALE je nutné hlídat předpoklady: 100% očekávaných četností větších než a 80 % očekávaných četností větších než 5 u čtyřpolní tabulky to znamená, že všechny očekávané četnosti musí být větší než 5. Nedodržení předpokladů pro Pearsonův chí-kvadrát test může stejně jako u t-testu a analýzy rozptylu vést k nesmyslným závěrům! Pro hodnocení čtyřpolních tabulek je Fisherův exaktní test standardem v klinických analýzách. 17

18 Analýza kontingenčních tabulek na webu x tabulky: x3 tabulky: x5 (nebo menší) tabulky: 18

19 Úkol. Zadání: Zjistěte, zda existuje vztah mezi typem onemocnění (AD a MCI) a kategorizovaného MMSE skóre (pod normou a v normě) u žen. Řešení: 19

20 McNemarův test Je to obdoba párového testu (test symetrie pro kontingenční tabulku). Testová statistika pro čtyřpolní tabulku: C Veličina Y ( b - c Veličina X Y 1 Y Celkem b + c X 1 a b a + b X c d c + d Celkem a + c b + d n ) rozdílné výsledky Zaměřuje se pouze na pozorování, u kterých jsme při opakovaném měření zaznamenali rozdílné výsledky za platnosti H 0 by jejich četnosti (označeny b a c) měly být stejné. Testová statistika pro obecnou čtvercovou kontingenční tabulku: C n - n ( ij ji ) i< j nij + n ji 0

21 McNemarův test Příklad: Zjistěte, zda se liší kategorizované MMSE skóre při vstupu do studie a dva roky po zahájení studie. rozdílné výsledky Řešení: 1

22 . Binomické testy

23 Binomické testy Pokud máme spočítané podíly pacientů s výskytem sledovaného jevu, můžeme k testování použít i binomické testy: 1. Liší se podíl (p) pacientů s výskytem sledovaného jevu od předpokládané (referenční) hodnoty (π)? (Např. liší se procento pacientů s nežádoucími účinky léčby od předpokládaného procenta?) jednovýběrový binomický test (tzn. test pro podíl u jednoho výběru). Liší se podíly pacientů s výskytem sledovaného jevu ve dvou souborech? (Např. liší se podíl pacientů s nežádoucími účinky léčby podle typu léčby?) dvouvýběrový binomický test (tzn. test pro podíl u dvou výběrů) 3

24 Jednovýběrový binomický test Příklad: Mezi 50 pacienty s Alzheimerovou chorobou je 1 pacientů s MMSE skóre nižším než daná hranice. Ověřte, zda podíl pacientů s nižším skóre je stejný jako v běžné populaci. Tzn. hypotézy budou mít tvar: H : p p a H : p 0 1 p Řešení: π 0,05 (v populaci hranice skóre jsou dělána tak, aby 5% populace bylo nižší než hranice) p 1/50 0,4 Závěr: Podíl pacientů s nižším MMSE skóre je statisticky významně odlišný od podílu v běžné populaci. Co největší N Vypočtená p-hodnota 4

25 Dvouvýběrový binomický test Příklad: Mezi 4 pacienty s Alzheimerovou chorobou (AD) je 11 pacientů s MMSE skóre nižším než daná hranice. Mezi 18 pacienty s mírnou kognitivní poruchou (MCI) je 6 pacientů s MMSE skóre nižším než daná hranice. Ověřte, zda se podíly pacientů s nižším skóre u pacientů s AD a MCI liší. Tzn. hypotézy budou mít tvar: H : p p a H : p p Řešení: p 1 11/4 0,6 p 6/18 0,333 Závěr: Neprokázali jsme, že by se podíl subjektů s nižším MMSE skóre lišil u pacientů s AD a MCI. Vypočtená p-hodnota 5

26 3. Relativní riziko ( relative risk ) a poměr šancí ( odds ratio ) 6

27 Motivace Sledujeme souvislost věku matky a výskytu náhlého úmrtí kojence (SIDS). Výsledky dány v tabulce: SIDS Věk matky Do 5 let 5 a více let Celkem Ano Ne Celkem Pomocí Pearsonova chí-kvadrát nebo Fisherova exaktního testu můžeme rozhodovat o závislosti/nezávislosti dvou sledovaných veličin. Testy ale neumožňují tento vztah kvantifikovat. Má-li to smysl a chceme-li kvantifikovat (rozhodovat o těsnosti této závislosti) můžeme použít tzv. relativní riziko a poměr šancí. 7

28 Grafické srovnání RR a OR A B Výskyt sledovaného jevu Bez výskytu sledovaného jevu 6 6 RR 10 3 OR

29 Relativní riziko ( Relative Risk ) Výpočet relativního rizika (RR) umožňuje srovnat pravděpodobnosti výskytu sledovaného jevu ve dvou různých skupinách. 1. skupina experimentální nebo skupina s expozicí určitému faktoru. skupina kontrolní nebo skupina bez expozice RR Pravděpodobnost výskytu jevu v 1. skupině (experimentální) P1 Pravděpodobnost výskytu jevu ve. skupině (kontrolní) P0 Sledovaný jev Skupina Experimentální Kontrolní Celkem Ano a b a + b Ne c d c + d Celkem a + c b + d n RR P1 P 0 a a + c b b + d 9

30 Relativní riziko Příklad: Sledujeme souvislost věku matky a výskytu náhlého úmrtí kojence (SIDS). Výsledky dány v tabulce: SIDS Věk matky Do 5 let 5 a více let Celkem Ano Ne Celkem RR P P 0 a a + c b b + d ,97 Riziko výskytu SIDS u dětí matek ve věku do 5 je téměř třikrát vyšší než u dětí matek rodících ve vyšším věku. 30

31 Relativní riziko Příklad: Sledujeme souvislost věku matky a výskytu náhlého úmrtí kojence (SIDS). Výsledky dány v tabulce: Řešení pomocí webového kalkulátoru: ( Věk matky SIDS 5 a více Do 5 let let Celkem Ano Ne Celkem Závěr: Riziko výskytu SIDS u dětí matek ve věku do 5 je téměř třikrát vyšší než u dětí matek rodících ve vyšším věku. 31

32 Poměr šancí ( Odds ratio ) Poměr šancí (OR) je další charakteristikou, která umožňuje srovnat výskyt sledovaného jevu ve dvou různých skupinách. 1. skupina experimentální nebo skupina s expozicí určitému faktoru. skupina kontrolní nebo skupina bez expozice OR Pravděpodobnost výskytu jevu v 1. skupině (experimentální) 1 Pravděpodobnost výskytu jevu v 1. skupině (experimentální) Pravděpodobnost výskytu jevu ve. skupině (kontrolní) 1 Pravděpodobnost výskytu jevu ve. skupině (kontrolní) O O 1 0 P1 1- P1 P0 1- P 0 Sledovaný jev Skupina Experimentální Kontrolní Celkem Ano a b a + b Ne c d c + d Celkem a + c b + d n P1 1- P1 OR P0 1- P 0 a b c d 3

33 Poměr šancí Příklad: Sledujeme souvislost věku matky a výskytu náhlého úmrtí kojence (SIDS). Výsledky dány v tabulce: SIDS Věk matky Do 5 let 5 a více let Celkem Ano Ne Celkem OR P1 1- P1 P0 1- P 0 a b c d ,98 Šance na výskyt SIDS u dětí matek ve věku do 5 je téměř třikrát vyšší než u dětí matek rodících ve vyšším věku. 33

34 Poměr šancí Příklad: Sledujeme souvislost věku matky a výskytu náhlého úmrtí kojence (SIDS). Výsledky dány v tabulce: Řešení pomocí webového kalkulátoru: ( Věk matky SIDS 5 a více Do 5 let let Celkem Ano Ne Celkem Závěr: Šance na výskyt SIDS u dětí matek ve věku do 5 je téměř třikrát vyšší než u dětí matek rodících ve vyšším věku. 34

35 Úkol 3. Zadání: Sledujeme výskyt nežádoucích účinků u mužů a u žen (viz tabulka). Vypočtěte relativní riziko a poměr šancí. Nežádoucí účinky Pohlaví Muž Žena Celkem Ano Ne Celkem a 34 a 34 RR a + c ,79 OR c 16 3, 47 b 19 b 19 b + d d 31 Riziko výskytu nežádoucích účinků u mužů je téměř 1,8-krát vyšší než u žen. Šance na výskyt nežádoucích účinků u mužů je téměř 3,5-krát vyšší než u žen. 35

36 Výhody a nevýhody RR a OR Nevýhoda OR: obtížná interpretace. Výhoda i nevýhoda RR: nezajímá ho samotná pravděpodobnost výskytu jevu, ale pouze jejich podíl korektní použití RR je však pouze v případě, že pravděpodobnost výskytu jevu v kontrolní skupině je reprezentativní (není ovlivněna výběrem sledovaných subjektů). 36

37 Prospektivní a retrospektivní studie Exponovaní jedinci S událostí Prospektivní studie U některých subjektů je rizikový faktor přítomen a u jiných ne sledujeme v čase, zda se vyskytne událost. Kohorta subjektů (náhodně vybraná ze studované populace) Jedinci bez expozice Bez události S událostí Bez události Začátek studie Průběh studie Čas Retrospektivní studie Exponovaní jedinci Případy (s událostí) U některých subjektů se událost vyskytla a u jiných ne zpětně hodnotíme, zda se liší s ohledem na nějaký rizikový faktor. Jedinci bez expozice Exponovaní jedinci Případy (s událostí) Kontroly (bez události) Jedinci bez expozice Kontroly (bez události) Historie Začátek studie Čas 37

38 Použití RR a OR Prospektivní studie u některých subjektů je rizikový faktor přítomen a u jiných ne sledujeme, zda se vyskytne událost. Zjištěná pravděpodobnost výskytu události v kontrolní skupině je reprezentativní, neboť prospektivně zařazujeme všechny pacienty korektní použití RR. Retrospektivní studie u některých subjektů se událost vyskytla a u jiných ne zpětně hodnotíme, zda se liší s ohledem na nějaký rizikový faktor. Zjištěná pravděpodobnost výskytu události v kontrolní skupině není reprezentativní, neboť ji ovlivňujeme zpětným výběrem skupin subjektů. nekorektní použití RR. korektní použití OR. 38

39 Srovnávané skupiny Pomocí RR i OR můžeme srovnat pravděpodobnosti výskytu sledovaného jevu ve dvou různých skupinách: 1. skupina s pravděpodobností výskytu události P 1 : experimentální skupina např. léčená novou léčbou riziková skupina např. hypertonici skupina s expozicí určitému faktoru např. horníci. skupina s pravděpodobností výskytu události P 0 : kontrolní skupina skupina bez expozice 39

40 Další způsoby vyjádření rozdílu rizika Relativní redukce rizika (RRR) RRR 1 - RR % Absolutní redukce rizika (ARR) Bez léčby S léčbou ARR % 40

41 Další způsoby vyjádření rozdílu rizika Počet pacientů, které je potřeba léčit, abychom zabránili výskytu jedné události number needed to treat (NNT). ARR 0% Pro snížení počtu událostí o 0 je třeba léčit 100 pacientů. NNT 1 0, NNT Pro snížení počtu událostí o 1 je třeba léčit 5 pacientů. 41

42 Absolutní vs. relativní četnost Vyjádření výsledků v relativní formě (procento) má často příjemnou interpretaci, ale může být zavádějící. Relativní vyjádření účinnosti by mělo být vždy doprovázeno absolutním vyjádřením účinnosti. Příklad: Srovnání účinnosti léčiva ve smyslu prevence CMP u kardiaků. Studie 1: Výskyt CMP ve skupině A je 1 %, ve skupině B je 0 %. Relativní změna v účinnosti 40 %; absolutní změna 8 %. Studie : Výskyt CMP ve skupině A je 0,9 %, ve skupině B je 1,5 %. Relativní změna v účinnosti 40 %; absolutní změna 0,6 %. Výsledkem je rozdílný přínos léčby při stejné relativní účinnosti. 4

43 NNT a absolutní vs. relativní četnost Srovnání účinnosti léčiva ve smyslu prevence CMP u kardiaků. Studie 1: Výskyt CMP ve skupině A je 1 %, ve skupině B je 0 %. Relativní změna v účinnosti 40 %; absolutní změna 8 %. NNT 1 0, ,5 NNT Pro snížení počtu událostí o 1 je třeba léčit 13 pacientů. Studie : Výskyt CMP ve skupině A je 0,9 %, ve skupině B je 1,5 %. Relativní změna v účinnosti 40 %; absolutní změna 0,6 %. NNT 1 0, ,6 166,7 NNT Pro snížení počtu událostí o 1 je třeba léčit 167 pacientů. 43

44 4. Binomické rozdělení 44

45 Typy dat - opakování Kvalitativní (kategoriální) data: - Binární data - Nominální data - Ordinální data Kvantitativní data: - Intervalová data - Poměrová data 45

46 Motivace Nejjednodušším případem kategoriálních dat jsou data binární. Binární data jsou popsána binomickým rozložením. Od chování binomického rozložení je odvozena: popisná statistika binárních dat (procento výskytu jevu) interval spolehlivosti pro binární data binomické testy pro srovnání procentuálního výskytů jevů v různých skupinách 46

47 Binomické rozdělení Diskrétní rozdělení, které popisuje počet výskytů sledované události (ve formě nastala/nenastala) v sérii n nezávislých pokusech, kdy v každém pokusu je stejná pravděpodobnost výskytu této události. Značení: Bi(n,π) Parametry: n... počet nezávislých pokusů r... počet, kolikrát nastala sledovaná událost (r 0...n) p r/n... pravděpodobnost nastání sledované události (p π) Pravděpodobnost, že sledovaná událost nastane r-krát, lze vypočítat: n r n-r n! r n-r P( X r) p (1 - p) p ( 1 - p) Ł r ł r! ( n - r)! Střední hodnota: EX n p Rozptyl: DX n p (1 - p) Příklady: výskyt nežádoucích účinků léku u léčených pacientů, počet zemřelých pacientů mezi léčenými pacienty, počet pacientů s výsledkem neuropsycholog. testu pod normou 47

48 Binomické rozdělení příklad Př. Pravděpodobnost narození chlapce je 0,5. Jaká je pravděpodobnost toho, že mezi čtyřmi dětmi v rodině je 0, 1,... až 4 chlapců. Vypočítejte i jaký je nejpravděpodobnější počet chlapců v této rodině. Řešení: n 4 (4 děti v rodině) r 0, 1,, 3, 4 chlapců P( X P( X P( X P( X n p Ł r ł r n-r r 1 r) 0) 4! 0!4! (1-0,5 4! 1 1) 0,5 1!3! 4! ) 0,5!! 0 p) r! n! ( n - r) 4 ( 1-0,5) 0, ( 1-0,5) 0, 500 ( 1-0,5) 0, 3750 Nejpravděpodobnější počet chlapců střední hodnota: E(X) n p 4 0,5! p n-r ( - p) P( X 3) P( X 4) ,500 0, n 4 p 0,5 48

49 Binomické rozdělení tvar pro různé n a p P(r) Čím vícekrát opakujeme experiment, tím menší relativní podíl připadá na jednotlivé hodnoty X, neboť všechny dohromady musí dát součet 1 (100%). Rozdělení s p0,5 je symetrické kolem středu osy x, menší či větší p posouvá střed rozdělení směrem k limitním hodnotám (tedy hodnotám 0 či n). 0,3 0,5 0, n 10 p 0,3 P(r) 0,3 0,5 0, n 30 p 0,3 P(r) 0,3 0,5 0, n 100 p 0,3 0,15 0,15 0,15 0,1 0,1 0,1 0,05 0,05 0,05 P(r) 0 0, 0,18 0,16 0,14 0,1 0,1 0,08 0,06 0,04 0, n 50 p 0, r r r P(r) 0,1 0,1 0,08 0,06 0,04 0,0 0 n 50 p 0, P(r) 0, 0,18 0,16 0,14 0,1 0,1 0,08 0,06 0,04 0,0 0 n 50 p 0, r r r 49

50 Binomické rozložení speciální případy Pokud n1, jde o tzv. alternativní rozdělení a daná událost buď nenastane nebo nastane jednou. Pokud náhodný experiment opakujeme mnohokrát (n je velké), rozdělení se začne podobat spojitému rozdělení aproximace na normální rozdělení. 0,3 n 100 P(r) 0,5 p 0,3 0, 0,15 0,1 0, Aproximace normálním rozdělením však nebude platit pro velmi nízké a velmi vysoké hodnoty p u nízkých hodnot p aproximace na Poissonovo rozdělení (pro n > 30 a p < 0,1). 0, 0,18 P(r) 0,16 n 50 0,14 0,1 p 0,09 0,1 0,08 0,06 0,04 r 0, r 50

51 Binomické rozdělení - interval spolehlivosti - příklad Př. Sledování výskytu nežádoucích účinků u n 100 pacientů se schizofrenií léčených daným přípravkem. Nežádoucí účinky se vyskytly u 60 jedinců. Odhadněte pravděpodobnost výskytu nežádoucích účinků a tento odhad doplňte o 95% interval spolehlivosti. Vzorečky: p» p ; p r (bodový odhad parametru π) Řešení: n ( 1 - p) p( 1 - p) p p - Z + 1-a p p Z 1-a n - 1 n - 1 (interval spolehlivosti pro π) p 60 / 100 0,6 ( 1-0,6) 0,6 ( 1-0,6) 0,6 0,6-1,96 p 0,6 + 1, ,6-1,96 0,049 p 0,6 + 1, ,049 0,503 p 0,697 Pravděpodobnost výskytu nežádoucích účinků je 0,6 (0,503; 0,697). 51

52 Binomické rozdělení interval spolehlivosti Ovlivnění šířky intervalu spolehlivosti (IS): hodnotou p IS bude nejširší pro p 0,5 hodnotou n IS širší při malém n než při velkém ( 1 - p) 1-a n - hodnotou α IS širší pro malé α (hladinu spolehlivosti) tzn. 99% IS bude širší než 95% IS p Z p 1 Interval spolehlivosti bez aproximace na normální rozdělení (pokud hodnoty p jsou velmi nízké nebo velmi vysoké): Dolní hranice IS: D H r n + Horní hranice IS: r ( n1 ) ( 1) ; n n - r + - F a ( n1 ; n ) ( r + 1) Fa ( n1 ; n ) r + ( r + 1) F a... kde: n ( n - r + 1 ); r 1 n... kde: n 1 n ( r + 1) n + ( n - r) n - 1 5

53 5. Poissonovo rozdělení 53

54 Poissonovo rozdělení Diskrétní rozdělení, které popisuje počet výskytů sledované události na danou jednotku (času, plochy, objemu), když se tyto události vyskytují vzájemně nezávisle s konstantní intenzitou (parametr λ). Značení: Po(λ) Jedná se o zobecnění binomického rozdělení pro n fi a p fi 0 (aproximace je funkční již při n > 30, p < 0,1): Bi( n, p) fi Po( n p) Pravděpodobnost, že sledovaná událost nastane r-krát, lze vypočítat: r l l e - P( X r) r! Střední hodnota: EX λ (λ vyjadřuje střední počet jevů na jednu experimentální jednotku) Rozptyl: DX λ Příklady: počet krvinek v poli mikroskopu, počet pooperačních komplikací během určitého časového intervalu po výkonu, počet pacientů, kteří přišli do ordinace během jedné hodiny, počet částic, které vyzáří zářič za danou časovou jednotku 54

55 Poissonovo rozdělení příklady Výskyt jevu na experimentální jednotku (mutace bakterií na inkubačních miskách) Orientační stanovení jevu (např. produkce plynu bakteriemi) Výskyt jevu v prostoru (počet buněk v sčítacím poli preparátu) Výskyt jevu v čase (vyzáření částice v určitých časových intervalech) čas 55

56 Poissonovo rozdělení příklad Příklad: Předpokládejme, že v určité populaci krys se vyskytuje albín s pravděpodobností π0,001, ostatní krysy jsou normálně pigmentované. Ve vzorku 100 krys náhodně vybraných z této populace určete pravděpodobnost, že vzorek a) neobsahuje albína, b) obsahuje právě jednoho albína. Řešení: Pravděpodobnost výskytu albína je π0,001. Předpokládaný počet albínů ve výběru o rozsahu n je λn*π (průměr binomické náhodné veličiny), tj. v našem příkladu λn*π100*0,0010,1. Počet albínů označme x. Potom: Jak je vidět, pravděpodobnost, že ve vzorku 100 krys nebude žádný albín, je desetkrát vyšší než pravděpodobnost, že ve vzorku bude právě jeden albín. Pravděpodobnosti výskytu dvou a více albínů jsou již velmi malé. Převzato z: Zvárová, J. (001) Základy statistiky pro biomedicínské obory. Praha: Karolinum. 56

57 Poissonovo rozdělení předpoklady výskyt jevu je zcela náhodný (tedy náhodný v čase nebo prostoru podle typu situace) s < m s > m s m výskyt uniformní výskyt shlukový výskyt náhodný Poissonovo rozdělení výskyt jevu v konkrétní experimentální jednotce nijak nezávisí na tom, co se stalo v jiných jednotkách není možné, aby nebo více jevů nastaly současně, přesně ve stejném místě prostoru nebo ve stejném časovém okamžiku pro každý dílčí časový okamžik, prostorou jednotku apod. je pravděpodobnost výskytu stejná 57

58 Poissonovo rozdělení tvar pro různé λ Čím větší je λ, tím více se tvar Poissonova rozdělení blíží normálnímu rozdělení. 1,1 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0, 0,1 0 0,4 0,35 0,3 0,5 0, 0,15 0,1 0,05 0 0,7 1 0,9 0,6 0,8 l 0.01 l 0.1 0,5 0,7 0,6 0,4 0,5 0,3 0,4 0,3 0, 0, 0,1 0, l l , l 5 0,14 0,18 0,1 l 10 0,16 0,14 0,1 0,1 0,08 0,1 0,06 0,08 0,06 0,04 0,04 0,0 0,

59 Poissonovo rozdělení intervaly spolehlivosti - příklad Př. Za 10 hodin vyzářil zářič 1500 částic. Spočtěte průměrný počet vyzářených částic za hodinu a tento odhad průměrného počtu částic doplňte o 95% interval spolehlivosti. Vzorečky: l» x (bodový odhad parametru λ) x x x - Z x + Z 1-a l 1-a (interval spolehlivosti pro λ) n n Řešení: x 1500 / , l , ,96 3,873 l , , l 158 Průměrný počet částic vyzářených za hodinu je 150 (14;158). 59

60 Poissonovo rozdělení interval spolehlivosti Ovlivnění šířky intervalu spolehlivosti (IS): hodnotou λ IS širší při velkém λ hodnotou n IS širší při malém n než při velkém hodnotou α IS širší pro malé α (hladinu spolehlivosti) tzn. 99% IS bude širší než 95% IS x Z 1-a x n Interval spolehlivosti bez aproximace na normální rozdělení: Dolní hranice IS: D ( ) c a n 1... kde: n 1 r Horní hranice IS: H ( ) c1 -a n... kde: n n1 + r + 60

61 Poděkování Příprava výukových materiálů předmětu DSAN01 Analýza dat pro Neurovědy byla finančně podporována prostředky projektu FRVŠ č. 94/013 Inovace materiálů pro interaktivní výuku a samostudium předmětu Analýza dat pro Neurovědy 61

Přednáška XI. Asociace ve čtyřpolní tabulce a základy korelační analýzy

Přednáška XI. Asociace ve čtyřpolní tabulce a základy korelační analýzy Přednáška XI. Asociace ve čtyřpolní tabulce a základy korelační analýzy Relativní riziko a poměr šancí Princip korelace dvou náhodných veličin Korelační koeficienty Pearsonůva Spearmanův Korelace a kauzalita

Více

Přednáška X. Testování hypotéz o kvantitativních proměnných

Přednáška X. Testování hypotéz o kvantitativních proměnných Přednáška X. Testování hypotéz o kvantitativních proměnných Testování hypotéz o podílech Kontingenční tabulka, čtyřpolní tabulka Testy nezávislosti, Fisherůvexaktní test, McNemarůvtest Testy dobré shody

Více

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 7 Jak hodnotit vztah spojitých proměnných

Více

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 3 Jak a kdy použít parametrické a

Více

Testy dobré shody Máme dvě veličiny, u kterých bychom chtěli prokázat závislost, TESTY DOBRÉ SHODY (angl. goodness-of-fit tests)

Testy dobré shody Máme dvě veličiny, u kterých bychom chtěli prokázat závislost, TESTY DOBRÉ SHODY (angl. goodness-of-fit tests) Testy dobré shody Máme dvě veličiny, u kterých bychom chtěli prokázat závislost, např. hmotnost a pohlaví narozených dětí. Běžný statistický postup pro ověření závislosti dvou veličin je zamítnutí jejich

Více

Základy biostatistiky II. Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II

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

Více

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. 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

Více

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 4 Jak a kdy použít parametrické a

Více

Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK

Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK Vznikají při zkoumání vztahů kvalitativních resp. diskrétních znaků Jedná se o analogii s korelační analýzou spojitých znaků Přitom předpokládáme, že každý prvek populace

Více

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 6 Jak analyzovat kategoriální a binární

Více

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 8 Jak analyzovat přežití pacientů.

Více

Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1

Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1 Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA 2018 4. dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1 Typy proměnných nominální (nominal) o dvou hodnotách lze říci pouze

Více

Testování hypotéz o kvalitativních proměnných

Testování hypotéz o kvalitativních proměnných Testování hypotéz o kvalitativních proměnných Předchozí kapitoly byly věnovány hodnocení kvantitativních náhodných veličin, u nichž předpokládáme, že mohou nabývat mnoha rozdílných hodnot (v případě výšky

Více

Název testu Předpoklady testu Testová statistika Nulové rozdělení. ( ) (p počet odhadovaných parametrů)

Název testu Předpoklady testu Testová statistika Nulové rozdělení. ( ) (p počet odhadovaných parametrů) VYBRANÉ TESTY NEPARAMETRICKÝCH HYPOTÉZ TESTY DOBRÉ SHODY Název testu Předpoklady testu Testová statistika Nulové rozdělení test dobré shody Očekávané četnosti, alespoň 80% očekávaných četností >5 ( ) (p

Více

KGG/STG Statistika pro geografy

KGG/STG Statistika pro geografy KGG/STG Statistika pro geografy 4. Teoretická rozdělení Mgr. David Fiedor 9. března 2015 Osnova Úvod 1 Úvod 2 3 4 5 Vybraná rozdělení náhodných proměnných normální rozdělení normované normální rozdělení

Více

Cvičení 12: Binární logistická regrese

Cvičení 12: Binární logistická regrese Cvičení 12: Binární logistická regrese Příklad: V roce 2014 konalo státní závěrečné zkoušky bakalářského studia na jisté fakultě 167 studentů. U každého studenta bylo zaznamenáno jeho pohlaví (0 žena,

Více

Epidemiologické ukazatele. lních dat. analýza kategoriáln. Prof. RNDr. Jana Zvárová, DrSc. Záznam epidemiologických dat. a I E

Epidemiologické ukazatele. lních dat. analýza kategoriáln. Prof. RNDr. Jana Zvárová, DrSc. Záznam epidemiologických dat. a I E Testování statistických hypotéz z a analýza kategoriáln lních dat Prof. RNDr. Jana Zvárová, DrSc. Epidemiologické ukazatele Rizikový faktor Populace Přítomen Nepřítomen Celkem Nemocní a b a+b Kontroly

Více

analýza kategoriáln lních dat Prof. RNDr. Jana Zvárová, DrSc. Záznam epidemiologických dat Epidemiologické ukazatele

analýza kategoriáln lních dat Prof. RNDr. Jana Zvárová, DrSc. Záznam epidemiologických dat Epidemiologické ukazatele Testování statistických hypotéz z a analýza kategoriáln lních dat Prof. RNDr. Jana Zvárová, DrSc. 1 Záznam epidemiologických dat Rizikový faktor Populace Přítomen Nepřítomen Celkem Nemocní a b a+b Kontroly

Více

INDUKTIVNÍ STATISTIKA

INDUKTIVNÍ STATISTIKA 10. SEMINÁŘ INDUKTIVNÍ STATISTIKA 3. HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ KVALITATIVNÍ VELIČINY - Vychází se z kombinační (kontingenční) tabulky, která je výsledkem třídění druhého stupně KVANTITATIVNÍ

Více

Mann-Whitney U-test. Znaménkový test. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek

Mann-Whitney U-test. Znaménkový test. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek 10. Neparametrické y Mann-Whitney U- Wilcoxonův Znaménkový Shrnutí statistických ů Typ srovnání Nulová hypotéza Parametrický Neparametrický 1 skupina dat vs. etalon Střední hodnota je rovna hodnotě etalonu.

Více

LIMITNÍ VĚTY DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PR. 8. cvičení

LIMITNÍ VĚTY DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PR. 8. cvičení LIMITNÍ VĚTY DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PR. 8. cvičení Způsoby statistického šetření Vyčerpávající šetření prošetření všech jednotek statistického souboru (populace) Výběrové šetření ze základního souboru

Více

Fisherův exaktní test

Fisherův exaktní test Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Karel Kozmík Fisherův exaktní test 4. prosince 2017 Motivace Máme kontingenční tabulku 2x2 a předpokládáme, že četnosti vznikly z pozorování s multinomickým

Více

Úkol 1.: Testování nezávislosti nominálních veličin V roce 1950 zkoumali Yule a Kendall barvu očí a vlasů u 6800 mužů.

Úkol 1.: Testování nezávislosti nominálních veličin V roce 1950 zkoumali Yule a Kendall barvu očí a vlasů u 6800 mužů. Téma 10: Analýza závislosti dvou nominálních veličin Úkol 1.: Testování nezávislosti nominálních veličin V roce 1950 zkoumali Yule a Kendall barvu očí a vlasů u 6800 mužů. barva očí barva vlasů světlá

Více

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 10

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 10 PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 10 TESTY PRO NOMINÁLNÍ A ORDINÁLNÍ PROMĚNNÉ NEPARAMETRICKÉ METODY... a to mělo, jak sám vidíte, nedozírné následky. Smrť Analýza četností hodnot

Více

META-ANALÝZA Z POHLEDU STATISTIKA. Medicína založená na důkazu - Modul 3B

META-ANALÝZA Z POHLEDU STATISTIKA. Medicína založená na důkazu - Modul 3B META-ANALÝZA Z POHLEDU STATISTIKA Medicína založená na důkazu - Modul 3B OBSAH: Úvodní definice... 2 Ověření homogenity pomocí Q statistiky... 3 Testování homogenity studií pomocí I 2 indexu... 6 Výpočet

Více

Test dobré shody v KONTINGENČNÍCH TABULKÁCH

Test dobré shody v KONTINGENČNÍCH TABULKÁCH Test dobré shody v KONTINGENČNÍCH TABULKÁCH Opakování: Mějme náhodné veličiny X a Y uspořádané do kontingenční tabulky. Řekli jsme, že nulovou hypotézu H 0 : veličiny X, Y jsou nezávislé zamítneme, když

Více

Analýza dat na PC I.

Analýza dat na PC I. CENTRUM BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Lékařská a Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita Analýza dat na PC I. Popisná analýza v programu Statistica IBA výuka Základní popisná statistika Popisná statistika

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

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

Více

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

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 010 1.týden (0.09.-4.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza

Více

5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza

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

Více

Jednostranné intervaly spolehlivosti

Jednostranné intervaly spolehlivosti Jednostranné intervaly spolehlivosti hledáme jen jednu z obou mezí Princip: dle zadání úlohy hledáme jen dolní či jen horní mez podle oboustranného vzorce s tou změnou, že výraz 1-α/2 ve vzorci nahradíme

Více

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická

Více

Epidemiologické metody

Epidemiologické metody 6. SEMINÁŘ RIZIKA Epidemiologické metody Posuzování vztahů mezi nemocemi a jejich příčinami a podmínkami vzniku. Důležitou roli zde má statistika poskytuje metody pro měření asociace mezi jevy Pro posouzení

Více

Statistické metody uţívané při ověřování platnosti hypotéz

Statistické metody uţívané při ověřování platnosti hypotéz Statistické metody uţívané při ověřování platnosti hypotéz Hypotéza Domněnka, předpoklad Nejčastěji o rozdělení, středních hodnotách, závislostech, Hypotézy ve vědeckém výzkumu pracovní, věcné hypotézy

Více

2. Základní typy dat Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky Frekvenční tabulky Grafický popis dat

2. Základní typy dat Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky Frekvenční tabulky Grafický popis dat 2. Základní typy dat Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky Frekvenční tabulky Grafický popis dat Anotace Realitu můžeme popisovat různými typy dat, každý z nich se specifickými vlastnostmi,

Více

Ranní úvahy o statistice

Ranní úvahy o statistice Ranní úvahy o statistice Neúplný návod ke čtení statistických výsledků Dušan Merta květen 2016 Co nás čeká 1 Základní pojmy 2 Testování hypotéz 3 Confidence interval 4 Odds ratio 2 / 26 Základní pojmy

Více

Vybraná rozdělení náhodné veličiny

Vybraná rozdělení náhodné veličiny 3.3 Vybraná rozdělení náhodné veličiny 0,16 0,14 0,12 0,1 0,08 0,06 0,04 0,02 0 Rozdělení Z 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Život je umění vytvářet uspokojivé závěry na základě nedostatečných předpokladů.

Více

Analýza dat z dotazníkových šetření

Analýza dat z dotazníkových šetření Analýza dat z dotazníkových šetření Cvičení 6. Rozsah výběru Př. Určete minimální rozsah výběru pro proměnnou věk v souboru dovolena, jestliže 95% interval spolehlivost průměru proměnné nemá být širší

Více

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com)

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com) Testování statistických hypotéz Testování statistických hypotéz Princip: Ověřování určitého předpokladu zjišťujeme, zda zkoumaný výběr pochází ze základního souboru, který má určité rozdělení zjišťujeme,

Více

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 3. 11.

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 3. 11. UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu Aplikace STAT1 Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 Jiří Neubauer, Marek Sedlačík, Oldřich Kříž 3. 11. 2012 Popis a návod k použití aplikace

Více

676 + 4 + 100 + 196 + 0 + 484 + 196 + 324 + 64 + 324 = = 2368

676 + 4 + 100 + 196 + 0 + 484 + 196 + 324 + 64 + 324 = = 2368 Příklad 1 Je třeba prověřit, zda lze na 5% hladině významnosti pokládat za prokázanou hypotézu, že střední doba výroby výlisku je 30 sekund. Přitom 10 náhodně vybraných výlisků bylo vyráběno celkem 540

Více

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina Testování hypotéz Analýza dat z dotazníkových šetření Kuranova Pavlina Statistická hypotéza Možné cíle výzkumu Srovnání účinnosti různých metod Srovnání výsledků různých skupin Tzn. prokázání rozdílů mezi

Více

Zpracování náhodného vektoru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Zpracování náhodného vektoru. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1 Př. 1: Cestující na vybraném spoji linky MHD byli dotazováni za účelem zjištění spokojenosti s kvalitou MHD. Legenda 1 Velmi spokojen Spokojen 3 Nespokojen 4 Velmi nespokojen

Více

KGG/STG Statistika pro geografy

KGG/STG Statistika pro geografy KGG/STG Statistika pro geografy 9. Korelační analýza Mgr. David Fiedor 20. dubna 2015 Analýza závislostí v řadě geografických disciplín studujeme jevy, u kterých vyšetřujeme nikoliv pouze jednu vlastnost

Více

Rozhodnutí / Skutečnost platí neplatí Nezamítáme správně chyba 2. druhu Zamítáme chyba 1. druhu správně

Rozhodnutí / Skutečnost platí neplatí Nezamítáme správně chyba 2. druhu Zamítáme chyba 1. druhu správně Testování hypotéz Nechť,, je náhodný výběr z nějakého rozdělení s neznámými parametry. Máme dvě navzájem si odporující hypotézy o parametrech daného rozdělení: Nulová hypotéza parametry (případně jediný

Více

Příklad 1. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 11

Příklad 1. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 11 Příklad 1 Vyhláška Ministerstva zdravotnictví předpokládala, že doba dojezdu k pacientovi od nahlášení požadavku nepřekročí 17 minut. Hodnoty deseti náhodně vybraných dob příjezdu sanitky k nemocnému byly:

Více

Testy. Pavel Provinský. 19. listopadu 2013

Testy. Pavel Provinský. 19. listopadu 2013 Testy Pavel Provinský 19. listopadu 2013 Test a intervalový odhad Testy a intervalové odhady - jsou vlastně to samé. Jiný je jen úhel pohledu. Lze přecházet od jednoho k druhému. Například: Při odvozování

Více

Program Statistica Base 9. Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D.

Program Statistica Base 9. Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Program Statistica Base 9 Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. OBSAH KURZU obsluha jednotlivých nástrojů, funkce pro import dat z jiných aplikací, práce s popisnou statistikou, vytváření grafů, analýza dat, výstupní

Více

Příklad 1. Korelační pole. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 13

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

Více

II. Statistické metody vyhodnocení kvantitativních dat Gejza Dohnal

II. Statistické metody vyhodnocení kvantitativních dat Gejza Dohnal Základy navrhování průmyslových experimentů DOE II. Statistické metody vyhodnocení kvantitativních dat Gejza Dohnal! Testování statistických hypotéz kvalitativní odezva kvantitativní chí-kvadrát test homogenity,

Více

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

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

Více

ÚVOD DO TEORIE ODHADU. Martina Litschmannová

ÚVOD DO TEORIE ODHADU. Martina Litschmannová ÚVOD DO TEORIE ODHADU Martina Litschmannová Obsah lekce Výběrové charakteristiky parametry populace vs. výběrové charakteristiky limitní věty další rozdělení pravděpodobnosti (Chí-kvadrát (Pearsonovo),

Více

Parametrické testy hypotéz o středních hodnotách spojitých náhodných veličin

Parametrické testy hypotéz o středních hodnotách spojitých náhodných veličin Parametrické testy hypotéz o středních hodnotách spojitých náhodných veličin EuroMISE Centrum I. ÚVOD vv této přednášce budeme hovořit o jednovýběrových a dvouvýběrových testech týkajících se střední hodnoty

Více

Základy biostatistiky (MD710P09) ak. rok 2008/2009

Základy biostatistiky (MD710P09) ak. rok 2008/2009 1(229) Základy biostatistiky (MD710P09) ak. rok 2008/2009 Karel Zvára karel.zvara@mff.cuni.cz http://www.karlin.mff.cuni.cz/ zvara katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK (naposledy upraveno

Více

Kontingenční tabulky, korelační koeficienty

Kontingenční tabulky, korelační koeficienty Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Mějme kategoriální proměnné X a Y. Vytvoříme tzv. kontingenční tabulku. Budeme tedy testovat hypotézu

Více

STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)

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

Více

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Bankovní účty (semestrální projekt statistika) Tomáš Hejret (hej124) 18.5.2013 Úvod Cílem tohoto projektu, zadaného

Více

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 2 Jak medicínská data správně testovat.

Více

Kontingenční tabulky, korelační koeficienty

Kontingenční tabulky, korelační koeficienty Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel 973 442029 email:jirineubauer@unobcz Budeme předpokládat, že X a Y jsou kvalitativní náhodné veličiny, obor hodnot X obsahuje r hodnot (kategorií,

Více

Statistické metody v ekonomii. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Statistické metody v ekonomii. Ing. Michael Rost, Ph.D. Statistické metody v ekonomii Ing. Michael Rost, Ph.D. Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích Test χ 2 v kontingenční tabulce typu 2 2 Jde vlastně o speciální případ χ 2 testu pro čtyřpolní tabulku.

Více

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 Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze Dobývání znalostí Pravděpodobnost a učení Doc. RNDr. Iveta Mrázová,

Více

Statistika pro geografy

Statistika pro geografy Statistika pro geografy 2. Popisná statistika Mgr. David Fiedor 23. února 2015 Osnova 1 2 3 Pojmy - Bodové rozdělení četností Absolutní četnost Absolutní četností hodnoty x j znaku x rozumíme počet statistických

Více

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry Testování hypotéz Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry Testování hypotéz Obecný postup 1. Určení statistické hypotézy 2. Určení hladiny chyby 3. Výpočet

Více

Základy biostatistiky (MD710P09) ak. rok 2007/2008

Základy biostatistiky (MD710P09) ak. rok 2007/2008 1(208) Základy biostatistiky (MD710P09) ak. rok 2007/2008 Karel Zvára karel.zvara@mff.cuni.cz http://www.karlin.mff.cuni.cz/ zvara katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK (naposledy upraveno

Více

4. ZÁKLADNÍ TYPY ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY

4. ZÁKLADNÍ TYPY ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY 4. ZÁKLADNÍ TYPY ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY Průvodce studiem V této kapitole se seznámíte se základními typy rozložení diskrétní náhodné veličiny. Vašim úkolem by neměla být

Více

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

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

Více

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7 4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7 testování hypotéz parametrické testy test hypotézy o střední hodnotě test hypotézy o relativní četnosti test o shodě středních hodnot testování hypotéz v MS Excel neparametrické

Více

Počet pravděpodobnosti

Počet pravděpodobnosti PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 4 Počet pravděpodobnosti Je známo, že když muž použije jeden z okrajových pisoárů, sníží se pravděpodobnost, že bude pomočen o 50%. anonym Pravděpodobnost

Více

Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky, Přírodovědecká fakulta, UP v Olomouci

Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky, Přírodovědecká fakulta, UP v Olomouci Zpracování dat v edukačních vědách - Testování hypotéz Kamila Fačevicová Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky, Přírodovědecká fakulta, UP v Olomouci Obsah seminářů 5.11. Úvod do matematické

Více

Dvouvýběrové a párové testy. Komentované řešení pomocí MS Excel

Dvouvýběrové a párové testy. Komentované řešení pomocí MS Excel Dvouvýběrové a párové testy Komentované řešení pomocí MS Excel Úloha A) koncentrace glukózy v krvi V této části posoudíme pomocí párového testu, zda nový lék prokazatelně snižuje koncentraci glukózy v

Více

Lékařská biofyzika, výpočetní technika I. Biostatistika Josef Tvrdík (doc. Ing. CSc.)

Lékařská biofyzika, výpočetní technika I. Biostatistika Josef Tvrdík (doc. Ing. CSc.) Lékařská biofyzika, výpočetní technika I Biostatistika Josef Tvrdík (doc. Ing. CSc.) Přírodovědecká fakulta, katedra informatiky josef.tvrdik@osu.cz konzultace úterý 4. až 5.4 hod. http://www.osu.cz/~tvrdik

Více

Škály podle informace v datech:

Škály podle informace v datech: Škály podle informace v datech: Různé typy dat znamenají různou informaci, resp. různé množství informace Data nominální Rovná se? x 1 = x 2 Data ordinální Větší, menší? x 1 < x 2 Data intervalová O kolik?

Více

Základy popisné statistiky. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek

Základy popisné statistiky. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek Základy popisné statistiky Anotace Realitu můžeme popisovat různými typy dat, každý z nich se specifickými vlastnostmi, výhodami, nevýhodami a vlastní sadou využitelných statistických metod -od binárních

Více

Parametrické testy hypotéz o středních hodnotách spojitých náhodných veličin

Parametrické testy hypotéz o středních hodnotách spojitých náhodných veličin Parametrické testy hypotéz o středních hodnotách spojitých náhodných veličin EuroMISE Centrum Kontakt: Literatura: Obecné informace Zvárová, J.: Základy statistiky pro biomedicínskéobory I. Vydavatelství

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Neparametrické testy hypotéz čast 1

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Neparametrické testy hypotéz čast 1 PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Neparametrické testy hypotéz čast 1 Neparametrické testy hypotéz - úvod Neparametrické testy statistických hypotéz se používají v případech, kdy neznáme rozdělení pozorované

Více

Testy dobré shody TESTY DOBRÉ SHODY (angl. goodness-of-fit tests), : veličiny X, Y jsou nezávislé nij eij

Testy dobré shody TESTY DOBRÉ SHODY (angl. goodness-of-fit tests),   : veličiny X, Y jsou nezávislé nij eij Testy dobré shody Máme dvě veličiny a předpokládáme, že jsou nezávislé (platí nulová hypotéza nezávislosti). Často chceme naopak prokázat jejich závislost. K tomu slouží: TESTY DOBRÉ SHODY (angl. goodness-of-fit

Více

Informační a znalostní systémy

Informační a znalostní systémy Informační a znalostní systémy Teorie pravděpodobnosti není v podstatě nic jiného než vyjádření obecného povědomí počítáním. P. S. de Laplace Pravděpodobnost a relativní četnost Pokusy, výsledky nejsou

Více

Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu

Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu K čemu slouží statistika Popisuje velké soubory dat pomocí charakteristických čísel (popisná statistika). Hledá skryté zákonitosti v souborech

Více

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012 Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza Jan Kracík jan.kracik@vsb.cz Statistika věda o získávání znalostí z empirických dat empirická

Více

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 11. téma

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 11. téma Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 11. téma Testy založené na χ 2 rozdělení V přehledu významných rozdělení jsme si uvedli, že Poissonovým rozdělením se modeluje počet událostí, které nastanou

Více

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY Komentované řešení pomocí programu Statistica Vstupní data Data umístěná v excelovském souboru překopírujeme do tabulky ve Statistice a pojmenujeme proměnné, viz prezentace k tématu

Více

DVOUVÝBĚROVÉ A PÁROVÉ TESTY Komentované řešení pomocí programu Statistica

DVOUVÝBĚROVÉ A PÁROVÉ TESTY Komentované řešení pomocí programu Statistica DVOUVÝBĚROVÉ A PÁROVÉ TESTY Komentované řešení pomocí programu Statistica Úloha A) koncentrace glukózy v krvi V této části posoudíme pomocí párového testu, zda nový lék prokazatelně snižuje koncentraci

Více

VYBRANÉ DVOUVÝBĚROVÉ TESTY. Martina Litschmannová

VYBRANÉ DVOUVÝBĚROVÉ TESTY. Martina Litschmannová VYBRANÉ DVOUVÝBĚROVÉ TESTY Martina Litschmannová Obsah přednášky Vybrané dvouvýběrové testy par. hypotéz test o shodě rozptylů (F-test), testy o shodě středních hodnot (t-test, Aspinové-Welchův test),

Více

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi

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

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

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

Více

Seminář 6 statistické testy

Seminář 6 statistické testy Seminář 6 statistické testy Část I. Volba správného testu Chceme zjistit, zda se Ježkovy a Širůčkovy seminární skupiny liší ve výsledcích v. průběžné písemce ze statistiky. Chceme zjistit, zda 1. průběžná

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

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

Více

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Ekonomická fakulta. Semestrální práce. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření školní zadání

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Ekonomická fakulta. Semestrální práce. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření školní zadání TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Semestrální práce Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření školní zadání Skupina: 51 Vypracovaly: Pavlína Horná, Nikola Loumová, Petra Mikešová,

Více

Testování hypotéz. 1 Jednovýběrové testy. 90/2 odhad času

Testování hypotéz. 1 Jednovýběrové testy. 90/2 odhad času Testování hypotéz 1 Jednovýběrové testy 90/ odhad času V podmínkách naprostého odloučení má voák prokázat schopnost orientace v čase. Úkolem voáka e provést odhad časového intervalu 1 hodiny bez hodinek

Více

Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel

Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel Korelace Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Tabulka se vstupními daty je umístěna v oblasti A2:B84 (viz. obrázek) Prvotní představu o tvaru a síle závislosti docházky a počtu bodů nám poskytne

Více

Charakteristika datového souboru

Charakteristika datového souboru Zápočtová práce z předmětu Statistika Vypracoval: 10. 11. 2014 Charakteristika datového souboru Zadání: Při kontrole dodržování hygienických norem v kuchyni se prováděl odběr vzduchu a pomocí filtru Pallflex

Více

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

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

Více

Všechno, co jste chtěli vědět z teorie pravděpodobnosti, z teorie informace a

Všechno, co jste chtěli vědět z teorie pravděpodobnosti, z teorie informace a Všechno, co jste chtěli vědět z teorie pravděpodobnosti, z teorie informace a báli jste se zeptat Jedinečnou funkcí statistiky je, že umožňuje vědci číselně vyjádřit nejistotu v jeho závěrech. (G. W. Snedecor)

Více

Výběrové charakteristiky a jejich rozdělení

Výběrové charakteristiky a jejich rozdělení Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Statistické šetření úplné (vyčerpávající) neúplné (výběrové) U výběrového šetření se snažíme o to, aby výběrový

Více

pravděpodobnosti, popisné statistiky

pravděpodobnosti, popisné statistiky 8. Modelová rozdělení pravděpodobnosti, popisné statistiky Rozdělení pravděpodobnosti Normální rozdělení jako statistický model Přehled a aplikace modelových rozdělení Popisné statistiky Anotace Klasickým

Více

Úvod do analýzy rozptylu

Úvod do analýzy rozptylu Úvod do analýzy rozptylu Párovým t-testem se podařilo prokázat, že úprava režimu stravování a fyzické aktivity ve vybrané škole měla vliv na zlepšené hodnoty HDLcholesterolu u školáků. Pro otestování jsme

Více

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry Testování hypotéz Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry Testování hypotéz Obecný postup 1. Určení statistické hypotézy 2. Určení hladiny chyby 3. Výpočet

Více

Korelační a regresní analýza

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

Více

TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ STATISTICKÁ HYPOTÉZA Statistické testy Testovací kritérium = B B > B < B B - B - B < 0 - B > 0 oboustranný test = B > B

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,

Více

Bakalářské studium na MFF UK v Praze Obecná matematika Zaměření: Stochastika. 1 Úvodní poznámky. Verze: 13. června 2013

Bakalářské studium na MFF UK v Praze Obecná matematika Zaměření: Stochastika. 1 Úvodní poznámky. Verze: 13. června 2013 Bakalářské studium na MFF UK v Praze Obecná matematika Zaměření: Stochastika Podrobnější rozpis okruhů otázek pro třetí část SZZ Verze: 13. června 2013 1 Úvodní poznámky 6 Smyslem SZZ by nemělo být toliko

Více