|
Analýza AVG signálů
Musil, Václav ; Sekora, Jiří (oponent) ; Rozman, Jiří (vedoucí práce)
Předkládaná diplomová práce se zabývá vybranými metodami analýzy AVG signálů. Cílem této práce je klasifikace těchto signálů a tím přispění k možnostem neinvazivní diagnostiky ischemické choroby dolních končetin. K tomu je využito klasifikace založené na principech vícerozměrné statistické analýzy a na postupech využívajících neuronové sítě. Ke zpracování je použita angiograficky ověřená databáze dat AVG signálů. V závislosti na stupni stenózy, určené digitální subtrakční angiografií, jsou pacienti v tomto souboru roztříděni do tří separovatelných tříd. Na programové klasifikaci do jedné ze tří tříd se podílí 6 parametrů určených z AVG signálů, které byly pořízeny na třech místech měření dolní končetiny. Jako komplexní se jeví přístup k hodnocení choroby ze signálů naměřených na celé dolní končetině. Senzitivita metody shlukové analýzy vzhledem k angiografii se pohybuje v rozmezí 82,75 % až 90,90 %, specificita pak mezi 80,66 % a 88,88 %. Při klasifikaci neuronovými sítěmi jsou hodnoty senzitivity v rozmezí 79,06 % až 96,87 % a hodnoty specificity mezi 73,07 % a 91,30 %.
|
|
Zhodnocení kryptické diverzity ve skupině lakušníku niťolistého (Ranunculus trichophyllus agg.)
Hanzlíčková, Johana ; Prančl, Jan (vedoucí práce) ; Chrtek, Jindřich (oponent)
Okruh lakušníku niťolistého (Ranunculus trichophyllus agg.) představuje taxonomicky komplikovanou skupinu vodních cévnatých rostlin, u níž byla recentně prokázána existence několika významně odlišných genetických linií a variabilita ve velikosti genomu. Výsledky dosavadních studií naznačují existenci kryptických druhů, které byly dosud přehlíženy kvůli značné morfologické redukci a vysoké míře fenotypové plasticity. V této práci byla za použití kombinace současných biosystematických metod (průtoková cytometrie, přímé sekvenování DNA, morfometrické analýzy) kriticky zhodnocena variabilita v rámci čtyř morfologicky podobných homofylních druhů lakušníků na území střední Evropy, se zvláštním zřetelem na R. trichophyllus agg.. Analýza velikosti genomu byla potvrzena jako spolehlivá metoda pro determinaci zájmových druhů a prokázala také výskyt několika různých hybridních kombinací; recentní mezidruhová hybridizace však není ve studovaném okruhu vysloveně častým jevem. Výsledky genetických analýz poukazují na význam hybridizačních událostí v evoluci sekce Batrachium: všechny studované polyploidní taxony jsou pravděpodobně allopolyploidního původu. Byla potvrzena existence dvou kryptických tetraploidních taxonů v rámci tradičně pojímaného druhu R. trichophyllus, provizorně označených jako R. trichophyllus cytotyp...
|
|
Faktory plodnosti v okrese Most v období 2000-2010
Pečený, Michal ; Kraus, Jaroslav (vedoucí práce) ; Kurtinová, Olga (oponent)
0 - 2008 Faktory plodnosti v okrese Most v období 2000-2010 Abstrakt Cílem práce bylo zjistit, jak se plodnost regionálně diferencovala a kontext ve světle socioekonomických ukazatelů a jaké je postavení okresu Most v regionálním porovnání, včetně socioekonomických příčin vývoje plodnosti na Mostecku v období 2000-2010. V deskriptivní části došlo ke komparativní analýze věkových struktur a ukazatelů plodnosti v rámci Česka, Ústeckého kraje a okresu Most. Výsledkem demografické analýzy je, že v okrese Most byly v období odlišné hodnoty jak v ukazatelích intenzity, tak časování plodnosti a rovněž mladší věková struktura. Druhá část práce zjišťovala sociálně ekonomické faktory regionální diferenciace plodnosti a faktory v samotném okrese Most pomocí vícerozměrných statistických metod. Shluková analýza potvrdila odlišnost okresu Most, jakož i severočeského pohraničí. Za použití faktorové analýzy a kanonické korelační analýzy došlo k závěru, že významnými faktory regionálních rozdílů v plodnosti je především vzdělání, dále dostupnost a kvalita bydlení, ekonomická úroveň a v menší míře náboženství. V okrese Most jsou významnými faktory vzdělání a ukazatele ekonomické úrovně. Klíčová slova: faktory plodnosti, regionální diferenciace plodnosti, okres Most, socioekonomické ukazatele, vícerozměrné statistické metody
|
|
Analýza AVG signálů
Musil, Václav ; Sekora, Jiří (oponent) ; Rozman, Jiří (vedoucí práce)
Předkládaná diplomová práce se zabývá vybranými metodami analýzy AVG signálů. Cílem této práce je klasifikace těchto signálů a tím přispění k možnostem neinvazivní diagnostiky ischemické choroby dolních končetin. K tomu je využito klasifikace založené na principech vícerozměrné statistické analýzy a na postupech využívajících neuronové sítě. Ke zpracování je použita angiograficky ověřená databáze dat AVG signálů. V závislosti na stupni stenózy, určené digitální subtrakční angiografií, jsou pacienti v tomto souboru roztříděni do tří separovatelných tříd. Na programové klasifikaci do jedné ze tří tříd se podílí 6 parametrů určených z AVG signálů, které byly pořízeny na třech místech měření dolní končetiny. Jako komplexní se jeví přístup k hodnocení choroby ze signálů naměřených na celé dolní končetině. Senzitivita metody shlukové analýzy vzhledem k angiografii se pohybuje v rozmezí 82,75 % až 90,90 %, specificita pak mezi 80,66 % a 88,88 %. Při klasifikaci neuronovými sítěmi jsou hodnoty senzitivity v rozmezí 79,06 % až 96,87 % a hodnoty specificity mezi 73,07 % a 91,30 %.
|
|
Zadání a statistické řešení výzkumné úlohy
Novák, Marek ; Hebák, Petr (vedoucí práce) ; Hustopecký, Jiří (oponent)
Tato práce je zaměřena na seznámení s problematikou statistického přístupu k výzkumným úlohám. V rámci tohoto přístupu se zabývá oblastmi, ze kterých pocházejí zadání výzkumných úloh, postavením zadavatele a statistika při jejich analýze, způsoby pořizování dat a problémy s nimi spojenými, hlavními typy vícerozměrných metod a možnými pohledy na jejich klasifikaci. Součástí je i přehled ukázek zadání úloh, nabídnutí možností k jejich řešení a poskytnutí datových souborů s nimi spojených. První kapitola se přitom věnuje samotnému statistickému přístupu k výzkumným úlohám a druhá kapitola nabízí konkrétní ukázky jejich zadání. Přílohu práce tvoří přiložené CD, které obsahuje datové soubory k většině uvedených úloh.
|