Sieci Bayesowskie - wprowadzenie (Aleksandra Zyskowska)

Podstawowe źródło to książka ,,Learning Bayesian Networks'' (R. Neapolitan), rozdziały 1, 6 i 7. Dodatkowe źródło to materiały nr. 2 i 5.

Prezentacja z seminarium pdf.

Sieci Bayesowskie - algorytmy uczenia i konstrukcji sieci (Paweł Betliński)

Podstawowe źródło to książka ,,Learning Bayesian Networks'' (R. Neapolitan), rozdziały 8, 9 i 10. Dodatkowe źródło to materiał nr. 3.

Prezentacja z seminarium pdf.

Modele grafowe (Łukasz Łaniewski-Wołłk)

Podstawowe źródło to fragmenty z materiałów nr. 17 i 18.

Dodatkowe źródło to materiały nr. 4, 5, i 6.

Podstawy analizy wariancji ANOVA (Marcin Kolankowski)

Podstawowe źródło to książka ,,Practical Regression and Anova using R'' rozdział 16 (materiał 7 przedstawić cały rozdział).

Prezentacja z seminarium pdf.

Wielowymiarowa analiza wariancji MANOVA (Marcin Pękalski)

Podstawowe źródło to książka ,,Principles of Multivariate Analysis'' (materiał 8), warto też porównać z materiałami 9 i 10 i przedstawić na przykładzie funkcji manova().

Prezentacja z seminarium pdf, R, R.

ANOVA z powtarzanymi pomiarami (Zuzanna Branicka)

Podstawowe źródło to książka ,,Generalized, Linear, and Mixed Models''' (materiał 11), warto też porównać z materiałem 12 (zahacza o modele mieszane).

Prezentacja z seminarium pdf.

Uogólnione modele liniowe (Katarzyna Kadłubowska)

Należy przedstawić idee uogólnionych modeli liniowych, w czym różnią się od zwykłych modeli liniowych. Następnie wyprowadzić najpopularniejszy przykłady uogólnionych modeli liniowych czyli model regresji logistycznej i Poissona (z przykładami z funkcją glm()).

Podstawowe źródło to książka ,,Generalized, Linear, and Mixed Models''' (materiał 11)

Prezentacja z seminarium pdf.

Podstawy planowania eksperymentu (Zofia Zielińska-Kolasińska)

Referat powinien składać się z dwóch części, w pierwszej należy przedstawić koncepcje z planowania eksperymentu mające na celu spełnienie jednego z wymagań ANOVA (ortogonalność efektów, czyli tzw. balanced design), tą część można oprzeć o opisy ze strony http://www.statsoft.com/textbook/stexdes.html należy przedstawić przynajmniej standardowy 2^k układ, kwadrat łaciński i układ Boxa-Behnkena.
Druga część powinna być poświęcona planowaniu eksperymentu w ,,clinical trials'' czyli w próbach mających na celu dowieść skuteczność leku/terapii itp, podstawowym materiałem jest materiał 19 a dodatkowymi (o ile czasu wystarczy) są 20 i 21.

Metody radzenia sobie z brakującymi obserwacjami (Grzegorz Kemski)

Należy przedstawić możliwie wiele z wymienionych w materiałach metod, szczególnie ważna jest metoda tzw. wielokrotnych imputacji. Poza wstępem teoretycznym powinny w prezentacji znaleźć się wyniki z R (aregImpute(Hmisc), impute(Hmisc), ce.mimp(dprep), randomForest(randomForest)).

Można skorzystać z materiałów: 13, 14, 15, 16.

Prezentacja z seminarium pdf, R

Analiza danych nefrologicznych. Dane znajdują się w zakładce projekt 2008L.

Krzywe ROC i inne techniki oceny jakości klasyfikatorów (Łukasz Zdanikowski)

Wstęp powinien zawierać krótkie wprowadzenie do wyników klasyfikacji, definicje krzywej ROC, definicje AUC i pAUC. Następnie należy przedstawić właściwości kryterium AUC (na podstawie materiału 22).

W R należy przedstawić pakiety ROCR (koniecznie z różnymi metrykami na osiach X i Y, patrz przykłady: http://rocr.bioinf.mpi-sb.mpg.de/ROCR_Talk_Tobias_Sing.ppt) i ROC na wybranym przykładzie.

Prezentacja z seminarium pdf R.

Współczynniki zgodności kappa Cohena i alfa Cronbacha (Wanda Niemyska)

Na podstawie materiałów 23-24 należy przedstawić współczynnik zgodności kappa (definicja, przykłady, właściwości) oraz współcznnik alfa Cronbacha. Oba współczynniki należy przedstawić na pzrykładach w R (funkcje: alpha(epicalc), irr(kappa2), psy(wkappa)).

Modele z efektami mieszanymi (Marta Burawska)

Przedstawione będą wyniki i przykłady z materiału 25. Dodatkowym informacje znaleźć można w materiale 26.

Plakat podsumowujący wiele tematów poruszanych na tym seminarium (Robert Źrałek)

wersja pdf.