čeština

5

Podmínky pro úspěšné ukončení předmětu upřesňuje každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Bodové hodnocení předmětu:

1) Písemka ve cvičení (max. 20 bodů):
• zaměření na témata probraná ve cvičeních
• bez možnosti opravy či náhradního termínu
• ve výjimečných případech (nemoc apod.) rozhodne o řešení garant předmětu

2) Závěrečná zkouška (max. 80 bodů):
• ústní forma
• celkem dvě části, každá za max. 40 bodů

Podmínky pro udělení zápočtu a připuštění k závěrečné zkoušce:
• získání nenulového počtu bodů za písemku
• maximálně dvě omluvené neúčastí na cvičeních (ve výjimečných případech rozhodne o řešení garant předmětu)

Podmínky pro úspěšné absolvování předmětu:
• získání zápočtu
• získání nejméně 20 bodů z každé ze dvou částí zkoušky
• získání celkem (tj. z písemky a zkoušky) alespoň 50 bodů

Zkouška z předmětu bude probíhat prezenčně.

1. Úvod do vícerozměrné analýzy biologických dat. Cíle vícerozměrné analýzy, výhody a nevýhody. Klasifikace metod.
2. Základy lineární algebry - opakování.
3. Vícerozměrné statistické rozdělení a testy.
4. Metody předzpracování dat. Typy transformace a standardizace. Problém chybějících dat.
5. Vztah mezi proměnnými ve vícerozměrném prostoru. Metriky podobnosti a vzdálenosti. Korelace, kovariance.
6. Shluková analýza biologických dat. Hierarchické a nehierarchické metody. Stanovení optimálního počtu shluků. Validace výsledků shlukování.
7. Ordinační analýzy. Přehled metod používaných v biomedicíně.
8. Analýza hlavních komponent. Princip singulárního rozkladu matice.
9. Faktorová analýza. Princip faktorové analýzy. Rotace faktorů.
10. Analýza nezávislých komponent. Extrakce popisných proměnných v biomedicínských aplikacích. Vztah mezi analýzou hlavních komponent, faktorovou analýzou a analýzou nezávislých komponent.
11. Nelineární metody redukce dimenzionality dat.
12. Příklady využití vícerozměrné analýzy biologických dat.

M. Meloun, J. Militký: Kompendium statistického zpracování dat, Academia 2006 (CS)
J. Holčík: Analýza a klasifikace dat, CERM 2012 (CS)
D. Haruštiaková, J. Jarkovský, S. Littnerová, L. Dušek: Vícerozměrné statistické metody v biologii, CERM 2012 (CS)

M. Kovár: Maticový a tenzorový počet, VUT v Brně (CS)
A. Hyvärinen, J. Karhunen, E. Oja: Independent Component Analysis, Wiley 2001 (CS)

eLearning: aktuální otevřený kurz

26 hod., povinná

eLearning: aktuální otevřený kurz