1. Types of data; samples and populations; descriptive statistics.2. Introduction to probability; independence; Bayes theorem.3. Random variables; probability distributions; quantiles; mean; variance.
4. Discrete distributions: binomial, Poisson; continuous distributions: normal, Student's t, chi-square; central limit theorem.5. Introduction to estimation and hypothesis testing; confidence intervals.6. Testing the hypotheses about the mean of one sample, one sample t-test; confidence interval for the mean.
7. Testing the hypotheses about the means of two samples; paired t-test; two-sample t-test; nonparametric tests.8. Introduction to analysis of variance.9. Correlation; simple regression; least squares method; assumptions of regression.
10. Multiple regression models, confounding, choice of the model.11. Multinomial distribution, goodness-of-fit tests, tests of independence for discrete variables.
12. Contingency tables, Fisher exact test, McNemar test of symmetry.
13. Designs of epidemiological studies; disease frequency; estimation of risk in epidemiology.
Předmět je úvodem do biostatistiky. Studenti se naučí základy pravděpodobnosti a principy statistického uvažování, zejména odhadování a testování statistických hypotéz.
Statistické metody budou aplikov ány na typy dat běžně se vyskytující v medicíně a biologii. Důraz bude kladen nejenom na schopnost správně používat statistické metody, ale především na schopnost správně interpretovat výsledky.
Cvičení budou probíhat v počítačové laboratoři, kde se studenti se naučí samostatně analyzovat data s použitím statistického programu R.