Design Experimentu a Statistika - AGA46E

Podobné dokumenty
Design Experimentu a Statistika - AGA46E

Design Experimentu a Statistika - AGA46E

Design Experimentu a Statistika - AGA46E

Design Experimentu a Statistika - AGA46E

Přednáška XI. Asociace ve čtyřpolní tabulce a základy korelační analýzy

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

ANALÝZA DAT V R 9. VÝPOČET VELIKOSTI SOUBORU. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK.

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

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Úvod do analýzy rozptylu

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

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

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Obsah Úvod Kapitola 1 Než začneme Kapitola 2 Práce s hromadnými daty před analýzou

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení

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

Jednostranné intervaly spolehlivosti

Grafický a číselný popis rozložení dat 3.1 Způsoby zobrazení dat Metody zobrazení kvalitativních a ordinálních dat Metody zobrazení kvan

Normy ČSN a ČSN ISO z oblasti aplikované statistiky (stav aktualizovaný k )

Statistika. Jindřich Soukup. University of South Bohemia in České Budějovice Faculty of Fisheries and Protection of Waters, School of complex systems

STATISTIKA LS Garant předmětu: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Přednášející: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D.

Tomáš Karel LS 2012/2013

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

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)

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

Analýza rozptylu. PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 12. Srovnávání více než dvou průměrů

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

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

LINEÁRNÍ MODELY. Zdeňka Veselá

Statistické testování hypotéz II

KORELACE. Komentované řešení pomocí programu Statistica

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

Vícerozměrné statistické metody

STATISTICKÉ ODHADY Odhady populačních charakteristik

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii seminář 9. Statistické testování hypotéz

Six Sigma - DMAIC. Jan Vavruška Technická univerzita v Liberci. TU v Liberci

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

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

Tomáš Karel LS 2012/2013

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

Náhodný vektor. Náhodný vektor. Hustota náhodného vektoru. Hustota náhodného vektoru. Náhodný vektor je dvojice náhodných veličin (X, Y ) T = ( X

Návod na vypracování semestrálního projektu

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

SOFTWARE STAT1 A R. Literatura 4. kontrolní skupině (viz obr. 4). Proto budeme testovat shodu středních hodnot µ 1 = µ 2 proti alternativní

Statistická teorie učení

STATISTICKÉ TESTY VÝZNAMNOSTI

Korelační a regresní analýza

Statistické metody v medicíně II. - p-hodnota

Technický experiment, příprava, provedení, hodnocení výsledků

Cíle korelační studie

ANALÝZA DAT V R 7. KONTINGENČNÍ TABULKA. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK.

Epidemiologické metody

Náhodný vektor. Náhodný vektor. Hustota náhodného vektoru. Hustota náhodného vektoru. Náhodný vektor je dvojice náhodných veličin (X, Y ) T = ( X

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

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

1. Statistická analýza dat Jak vznikají informace Rozložení dat

Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza

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

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

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 9.téma

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

Statistické metody uţívané při ověřování platnosti hypotéz

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

ANALÝZA DAT V R 5. ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ TESTY. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK.

Statistika. Testování hypotéz statistická indukce Úvod do problému. Roman Biskup

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina

hl d STATISTICKÝCH METOD zpraeování dat portál Analýza a metaanalýzadat

Základy matematické statistiky

KGG/STG Statistika pro geografy

Intervalový odhad. Interval spolehlivosti = intervalový odhad nějakého parametru s danou pravděpodobností = konfidenční interval pro daný parametr

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

Statistické metody - nástroj poznání a rozhodování anebo zdroj omylů a lží

Statistické zkoumání faktorů výšky obyvatel ČR

= = 2368

1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností,

Analýza a prezentace dat. Název Data analysis and presentation Způsob ukončení * přednášek týdně 2 hod.

MSI LS 2006/2007 Ing. Pavla Hošková, Ph.D., 2. test

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii přednáška 8. Statistické usuzování, odhady

Eva Fišerová a Karel Hron. Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky Přírodovědecká fakulta Univerzity Palackého v Olomouci.

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

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky

ÚVOD DO TEORIE ODHADU. Martina Litschmannová

Ing. Michael Rost, Ph.D.

VYBRANÉ DVOUVÝBĚROVÉ TESTY. Martina Litschmannová

STATISTIKA. Inovace předmětu. Obsah. 1. Inovace předmětu STATISTIKA Sylabus pro předmět STATISTIKA Pomůcky... 7

Pořízení licencí statistického SW

Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel

Ranní úvahy o statistice

VYUŽITÍ MATLAB WEB SERVERU PRO INTERNETOVOU VÝUKU ANALÝZY DAT A ŘÍZENÍ JAKOSTI

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD

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

ZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH MUŽŮ V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY

PROTOKOL O EXPERIMENTU slouzi k ziskani NOVYCH poznatku. ŠKOLNÍ PROTOKOL slouzi k procviceni latky a ziskani experimentalni dovednosti

Regresní analýza. Eva Jarošová

4EK211 Základy ekonometrie

Induktivní statistika. z-skóry pravděpodobnost

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

Transkript:

Design Experimentu a Statistika - AGA46E Czech University of Life Sciences in Prague Department of Genetics and Breeding Summer Term 2015 Matúš Maciak (@ A 211) Office Hours: T 9:00 10:30 or by appointment 1 / 12

Celkovy prehled vyuky AGA46 Statistika cast matematicke vedy, ktera spracuvava nahodne udalosti a z nepresnych informaci generuje hodne presne zavery; Pravdepodobnost cast matematicka teorie, ktera vytvari zakladni background potrebny pro fungovani statistickych metod; Dizajn experimentu cast statistiky, ktera navrhuje konkretni experimenty tak, abychom dostali validne a korektne vysledky na predem kladene otazky. 2 / 12

Celkovy prehled vyuky AGA46 pravdepodobnost, statistika, design experimentu; (zakladni pojmy, vzajemne souvislosti, a pod.) zakladny princip statistickeho uvazovani pri spracovani dat; (prace s chybou, jeji kontrola, dostatecny pocet pozorovani) jednoduche statisticke modely v realnich situacich; (nektere pravdepodobnostne modely a jejich aplikace v praxi) statisticka analyza, inference, zobecneni na celou populaci; (odhadovani neznamych parametru a zjistovani jejich vlasnosti) finalna interpretace, interpretace, garance presnosti; (interpretace statistickych vysledku vzhledem ke konkretnim problemum) 3 / 12

Ruzne statisticke metody Zakladne rozdeleni vsech statistickych metod: parametricke a neparametricke; Parametricke su mnohem presnejsi, vsak vyzaduji overeni nekolika predpokladu, ktere jsou casto klicove. Neprametricke metody vyzaduji pouze hodne mirne predpoklady, avsak jsou mene presne... Kdyz muzeme pouzit parametrickou metodu, je potrebne ju pouzit. zakladne charakteristiky populace; (intervaly spolehlivosti a statisticke testy) srovnavani nekolika populaci (vyberu); (t.testy, Anova, Wilcoxonuv test a Kruskal-Walisuv test) jednoduche vztahy a asociace v populaci; (linearni regrese, kovariance, korelace) 4 / 12

Predpoklady a overovani statisticka metoda vyzaduje urcite predpoklady; (napr. nezavislost, stejne rozdeleni, normalita, homoskedasticita, a pod.) predpoklady je nutne dusledne overit, zarucit jejich splneni; (napr. vime z povahy experimentu, ze spusobu zbirani dat, a pod.) nesplneni predpokladu muze mit zasadny vliv na vysledky; (obecne nelze zjistit, jestli vysledky plati, nebo ne...) nesplneni predpokladu neznamena, ze data nelze analyzovat; (existuje mnozstvi jinych metod a principu s jinymi predpoklady) 5 / 12

Predpoklady a overovani statisticka metoda vyzaduje urcite predpoklady; (napr. nezavislost, stejne rozdeleni, normalita, homoskedasticita, a pod.) predpoklady je nutne dusledne overit, zarucit jejich splneni; (napr. vime z povahy experimentu, ze spusobu zbirani dat, a pod.) nesplneni predpokladu muze mit zasadny vliv na vysledky; (obecne nelze zjistit, jestli vysledky plati, nebo ne...) nesplneni predpokladu neznamena, ze data nelze analyzovat; (existuje mnozstvi jinych metod a principu s jinymi predpoklady) Overeni a zajisteni platnosti vsech nutnych predpokladov ktere metoda vyzaduje, je zakladni ulohou statistika! 5 / 12

Retrospektivny & prospektivny Retrospektivne pozorovani rozsahle databazy s levnym provozem; analyze existujich datovych soubory; observacne a pozorovaci studie; Prospektivne pozorovani experiment navrzeny s konkretnym ucelem; presne stanoveny spuzob zbirani dat; experimentalni data a nasledne vyhodnocovani; 6 / 12

Design Experimentu Navrhovani experimentu 7 / 12

Design Experimentu Je to konkretni zpusob, jak provest konkretni experiment; (prvni je otazka, ktere nas zajima, nasledne navrhujeme experiment, ktery nam pomuze danou otazku statisticky korektne zodpovedet) 8 / 12

Design Experimentu Je to konkretni zpusob, jak provest konkretni experiment; (prvni je otazka, ktere nas zajima, nasledne navrhujeme experiment, ktery nam pomuze danou otazku statisticky korektne zodpovedet) Prvni skutecne navrzeny experiment: James Lind, HMS Salisbury, 1747; (posadka lode s nedostatkem vitaminu C - randomizovany experiment) Presnejsi metody dizajnu: Charles S. Peirce, 1883; ("Illustrations of the Logic of Science" & "A Theory of Probable Inference") Celkova metodologie pro design experimentu: Ronald A. Fisher; (definoval zakladni metody a principy navrhovani experimentu) 8 / 12

Asociace vs. kauzalita Statistika ma pouze omezenu moznost zjistovat souvislosti... temer vzdy dokazeme overovat obyvejnou souvislost, temer nikdy ne pricinnou souvislost. Asociace (souvislost): nejcastejsi otazka, kterou ve statistice spracuvavame; jedna se pouze o asociaci, teda urcitou souvislost mezi sledovanymi znaky; (Effects of Causes) Kauzalita (pricinna souvislost): otazka, ktera nas casto zajima, avsak temer nikdy nelze pricinnu souvislost ukazat... chybeji nam totiz nutne pozorovani, ktere nikdy nelze ziskat; (Causes of Effects) 9 / 12

Randomizovany experiment Prvni randomizovany experiment Kral Nabuchonodozor; Jediny dizajn experimentu, ktery umoznuje zavery ve zmyslu pricinnej souvislosti kauzality (Causes of Effects); Je zalozeny na nahodnej alokaci subjektu do experimentalnych jednotek; Diky tomu randomizace znizuje nepresnost (minimalizuje bias) a take umoznuje delat zavery o kauzalite (obecna kauzalnost); Vyuziti: Jediny spusob experimentu povoleny k testovani novych leku; 10 / 12

Jine verze experimentu Porovnani a observacne studie; Randomizace; Replikace a replikacne experimenty;; Blokove a nahodne blokove experimenty; Ortogonalne experimenty; Faktorialove experimenty; 11 / 12

Celkem na zaver existuje cela rada ruznych (jednoduchych aj hodne komplexnych a komplikovanych) statistickych metod; Vpodstate na kazdou situaci je nejaka vhodna metoda; Ukazali jsme si pouze nekolik hodne jednoduchych metod; kazda statisticka metoda vyzaduje splneni konkretnich predpokladu; bez predpokladu je vysledek metody nejisty, neduverihodny; statisticke spracovani dat zacina konkretni otazkou, kteru chceme pomoci dat zodpovedet; nasledne je treba sestavit vhodny experiment, ktery nam poskytne takove data, ktere lze na zodpovedeni otazky vyuzit; v poslednim kroku data analyzujeme a vysledky interpretujeme a zodpovidame otazku z uvodu; v pripade ze nevime najit vhodnou metody ke spracovani dat, je nutne se poradit se statistikem; 12 / 12