Alapértelmezett nézet
Kapcsolat Bejelentkezés
Oktatás Kurzusok Számítógépes Statisztika (biológus BSc, PhD)

Számítógépes Statisztika (biológus BSc, PhD)

Nyelv
magyar
Jelleg
mandatory
Értékelés
practical grade + semi-final examination
Év a tantervben
2
Szemeszter a tantervben
1
Kredit
5
Előadás óraszám / félév
30
Gyakorlat óraszám / félév
30
Dokumentumtár
Dokumentumtár
Kik vehetik fel a tárgyat?
  • Biológia BSc

A kurzus leírása

A statisztikai módszerek elméleti ismertetése után, a hallgatók biológiai jellegű példákon tanulják meg a módszerek használatát , illetve az eredmények értékelését.

Kötelező irodalom:
REICZIGEL J. – HARNOS A. – SOLYMOSI N.: Biostatisztika nem statisztikusoknak.
Nagykovácsi: Pars Kft., 2014.

Ajánlott irodalom:
QUINN, G. P. – KEUGH, M. J.: Experimental Design and Data Analysis for Biologists.
Cambridge: Cambridge University Press, 2004.

 

Előadások tematikája

1. hét

Paraméteres módszerek ismétlése, módszerek feltételei.

2. hét

Mediánokra vonatkozó próbák. Rangpróbák: Wilcoxon-féle előjeles rangpróba, Mann-Whitney-féle U-próba, Kruskal-Wallis-féle H-próba.

3. hét

Korrelációszámítás. A Pearson-féle korrelációs együttható. Együtthatók monoton, de nem lineáris kapcsolatokra. Hipotézisvizsgálatok a korrelációs együtthatóra vonatkozóan.

4. hét

Regressziószámítás. A regressziószámítás szokásos kérdésfeltevései. Véletlenség a magyarázó és a függő változóban. Mikor használjunk korreláció-, illetve regressziószámítást? Egyszerű lineáris regresszió: I-es modell.

5. hét

Hipotézisvizsgálatok. A determinációs együttható. Predikció a modellben. Origón átmenő regresszió. Egyszerű lineáris regresszió. 

6. hét

Többszörös lineáris regresszió. Hipotézisvizsgálatok.

7. hét

További korrelációs mérőszámok. A többszörös korreláció és a determinációs együttható. A parciális korreláció. Multikollinearitás.

8. hét

Regressziós diagnosztika. Az illesztett modell jóságának vizsgálata. Alkalmazhatósági feltételek vizsgálata. Kiugró értékek és torzító pontok. Diagnosztikus ábrák.

9. hét

Nemlineáris kapcsolatok. Lineárisra visszavezethető regressziók. Példák változók transzformálásával végzett regressziókra.

10. hét

Lineárisra nem visszavezethető regressziók.

11. hét

Varianciaelemzés (ANOVA). Csoportok páronkénti összehasonlítása. Többtényezős varianciaelemzés. Az ANOVA diagnosztikája. Kontrasztok.

12. hét

Az általános lineáris modell. Exploratív elemzések. Statisztikai modellek. A modell felírása. Példák különböző modellekre. Faktorok a lineáris modellben.

13. hét

A lineáris modell paramétereinek becslése. A becsült értékek és a vetítő mátrix. Hipotézisvizsgálatok.

14. hét

A lineáris modellek alkalmazhatóságának feltételei. Linearitás. Kiugró és torzító pontok.

15. hét

Modellválasztás. Információs kritériumok. Modellszelekciós eljárások. Többszörös összehasonlítások.

Gyakorlatok tematikája

A gyakorlatok tematikája minden esetben azonos az aktuális heti előadás tematikájával. Az előadás és a gyakorlat nem válik szét.

Értékelés leírása

Az aláírás és a vizsgára bocsátás feltétele az órákon való aktív részvétel és a legalább elégséges gyakorlati jegy megszerzése. Csütörtökönként 2+2 óra előadás és gyakorlat lesz. Két alkalommal lehet igazolatlanul hiányozni, ennél több igazolatlan hiányzás esetén a hallgató aláírást, gyakorlati jegyet, vizsgajegyet nem kaphat. Az aláíráshoz szükséges továbbá a házi feladatok megoldásának beadása, legfeljebb két feladatsor kivételével.

Félév végi vizsgajegy: A 3. héttől minden óra elején 10 perces teszt az elméleti anyagból (legalább 50%-ot teljesíteni kell), mely alapján megfelelő teljesítmény esetén megajánlott jegy szerezhető. Záró teszt a félév végén azoknak, akik nem kapnak megajánlott jegyet.

Gyakorlati jegy: nagyobb önálló feladat megoldása, az órai munka és a házi feladatok alapján.