Počet záznamů: 1
Využití bayesovských metod v psychologických, sociálních a medicínských aspektech veřejného zdraví
Údaje o názvu Využití bayesovských metod v psychologických, sociálních a medicínských aspektech veřejného zdraví [rukopis] / Jana Fürstová Další variantní názvy Využití bayesovských metod v psychologických, sociálních a medicínských aspektech veřejného zdraví Osobní jméno Fürstová, Jana (autor diplomové práce nebo disertace) Překl.náz The use of Bayesian methods in psychological, social and medical aspects of public health Vyd.údaje 2022 Fyz.popis 135 Poznámka Ved. práce Michal Kryl Ved. práce Vít Hušek Ved. práce Peter Tavel Oponent Andrea Madarasová gecková Ved. práce Vladimír Chrz Oponent Lenka Hodačová Dal.odpovědnost Kryl, Michal, 1966- (zkoušející) Hušek, Vít, 1971- (zkoušející) Tavel, Peter, 1966- (zkoušející) Madarasová gecková, Andrea, (oponent) Chrz, Vladimír, (zkoušející) Hodačová, Lenka, (oponent) Dal.odpovědnost Univerzita Palackého. Katedra křesťanské výchovy (udelovatel akademické hodnosti) Klíč.slova vyhodnocení dat při měření determinant zdraví * bayesovské metody * podmíněná pravděpodobnost * testování hypotéz * hierarchické studie * validační studie * data evaluation for measuring health determinants * Bayesian methods * conditional probability * hypothesis testing * hierarchical study * validation study Forma, žánr disertace dissertations MDT (043.3) Země vyd. Česko Jazyk dok. čeština Druh dok. PUBLIKAČNÍ ČINNOST Titul Ph.D. Studijní program Doktorský Studijní program Humanitní studia Studijní obor Sociální a spirituální determinanty zdraví kniha
Kvalifikační práce Staženo Velikost datum zpřístupnění 00281798-961163612.pdf 0 3.2 MB 17.03.2024 Posudek Typ posudku 00281798-opon-395439227.pdf Posudek oponenta 00281798-ved-506931419.pdf Posudek vedoucího 00281798-opon-879480428.pdf Posudek oponenta Průběh obhajoby datum zadání datum odevzdání datum obhajoby přidělená hodnocení typ hodnocení 00281798-prubeh-643269235.pdf 22.06.2021 18.03.2022 15.06.2022 S Hodnocení známkou
V této práci jsou vysvětleny důvody, proč je zapotřebí správně pracovat s nejistotou, která je součástí každých experimentálních dat. Nevhodné používání statistických metod se spolupodílelo na vzniku replikační krize v mnoha odvětvích. Jako jeden z kroků, který může pomoct při řešení replikační krize, navrhujeme širší využívání bayesovské inference. Na rozdíl od klasické (frekventistické) statistiky, výsledkem bayesovských metod není rozhodnutí, zda danou hypotézu zamítnout, či nikoliv, ale pravděpodobnost, že zkoumaná hypotéza platí. Bayesovské metody umožňují zkombinovat apriorní znalosti s informací, kterou přinesla data. Představují proto přirozený rámec pro práci s daty, který je vhodný pro široké využití napříč vědeckými obory.In this piece of work, the necessity of proper handling the noise in experimental data was explained. The inappropriate use of statistical methods has contributed to the replication crisis in science. A wider use of Bayesian inference might help in solving the replication crisis. Unlike classical (frequentist) statistics, the Bayesian methods do not result in a decision whether to reject a given hypothesis or not. The Bayesian results give us the probability that the hypothesis under study is valid. Bayesian methods make it possible to combine our a priori knowledge with the information provided by the data. Therefore, they represent a natural framework for working with data across scientific disciplines.
Počet záznamů: 1