Projekty

Biomatematyka
Zaliczenie części ćwiczeniowej:
60% - projekt
+ dodatkowe 5% za zrobienie kursu (codeschool, kurs Try R
https://www.codeschool.com/courses, należy założyć darmowe konto i po skończeniu kursu
pokazać je na zajęciach)
Zaliczenie części wykładowej:
40% - egzamin na koniec semestru
Aby zaliczyć przedmiot część egzaminacyjna i ćwiczeniowa muszą być zaliczone na min 50%
Projekt
Grupy 2-4 osobowe, tematy nie mogą się powtarzać.
Grupy proszę zgłaszać na adres mailowy [email protected] lub na ćwiczeniach:
- skład grupy, wybrany temat (grupa A czy B, zagadnienie)
informacja o zarezerwowanych tematach znajdzie sie na stronie katedry, aktualizowana co 2-3 dni.
Jeżeli mają Państwo listę dyskusyjną, mailingową, proszę zgłaszać również tam, aby uniknąć
konfliktów.
Prezentacje tematów odbędzie się w terminie 18-22 stycznia
Grupa A: Statystyka i analiza danych:
Prowadzący zapewnia:
- dane (w pliku dane_projekty.xls)
- zarys problemu badawczego
W ramach projektu należy:
1. Przedstawić dane – tabele liczebności, statystyka opisowa, wizualizacje.(wykresy)
Np. Jakie zmienne znajdują się w bazie? Ile osób w poszczególnych kategoriach? Jak
kształtują się średnie, odchylenia std itp.
2. Opracować problem badawczy: dobrać odpowiednie metody statystyczne i
zinterpretować wyniki.
Grupa B: Modele matematyczne
Własna implementacja modeli poznanych na wykładach w środowisku R lub przygotowanie
symulacji i analiza wyników:
1. Modele ze strukturą wieku (oparte na macierzach Lesliego)
2. Modele wzrostu populacji w czasie dyskretnym (Ciąg Fibonacciego, model logistyczny z
czasem dyskretnym)
3. Modele wzrostu populacji z czasem ciągłym (wzrost wykładniczy i logistyczny)
4. Modele wielopopulacyjne (model drapieżca i ofiara, + model z ograniczonymi zasobami
środowiska dla ofiar)
5. Wybrany model stosowany w epidemiologii
6. Symulacja: wpływ dryfu genetycznego na zmianę częstości
7. Modele w genetyce populacji (do doprecyzowania z prowadzącym)
8. Symulacja sekwencji DNA i ewolucji molekularnej (do doprecyzowania z prowadzącym)
9. Pomysły własne – należy uzgodnić z prowadzącym do końca roku
W ramach opracowania modelu należy:
- Przygotować skrypt w programie R, który umożliwia przeprowadzenie obliczeń z wykorzystaniem
danego modelu, przy różnych parametrach
- Skrypt powinien zawierać kilka możliwości wizualizacji wyników (minimum 2-3)
- Skrypt powinien zawierać odpowiedni opis i komentarze
- Do prezentacji zaliczeniowej należy dodać krótkie omówienie gotowego pakietu dostępnego w
środowisku R, który zawiera dany model, jeżeli taki istnieje
- Praca własna: w wypadku wykorzystania kodu znalezionego w sieci, należy podać źródło. Kod nie
może być skopiowany! Wykorzystując go, należy go zmodyfikować i opisać.
- Można korzystać z podstawowych funkcji matematycznych znalezionych w środowisku R lub
dodatkowych pakietach, nie z gotowych modeli
Prezentacja powinna składać się z następujących części:
1. Przedstawienie problemu badawczego, prezentacja danych lub modelu
2A. Analiza statystyczna – metody oraz wyniki
2B. Prezentacja implementacji modelu (możliwości obliczeń, dostępne parametry,
wizualizacja danych)
3. Podsumowanie i wnioski
Cza trwania prezentacji: 10-15 minut
Narzędzia do analizy danych: MS Office, środowisko R,
Prezentacja w formacie: ppt(x) lub pdf.
Projekt z grupy:
A: Sprawdzana będzie przede wszystkim prezentacja jednak przy wątpliwościach do wglądu
prowadzącego należy zapewnić również pliki xls (przy korzystaniu z Excela lub innego arkusza
kalkulacyjnego) bądź skrypty R.
B: Do wglądu prowadzącego: skrypt, prezentacja
Ocena projektu to:
Grupa A.
50% - Odpowiedni dobór metod statystycznych i poprawność wniosków
30% - Prezentacja danych: statystyka opisowa, wygląd tabel i wykresów
20% - Prezentacja ustna oraz odpowiednie przygotowanie grupy do prezentacji
Grupa B.
80% - Przygotowanie modelu
20% - Prezentacja ustna oraz odpowiednie przygotowanie grupy do prezentacji