Oddělení statistického modelování
Stručná charakteristika oboru výzkumu
Statistika v různých formách, jako je např. matematická statistika, biostatistika, aplikovaná statistika, ekonometrie, psychometrie nebo dokonce bioinformatika a tzv. ‚datová věda‘, představuje jednu z informačních věd, které využívají pozorovaných dat k tomu, aby odvodily závěry o realitě. Toho je konkrétně dosaženo na základě konceptu návrhu experimentů, vztahujících se k různým oblastem výzkumu, např. zemědělství (např. experimenty R. A. Fischera), biomedicínským vědám (poskytující ‚big data‘ z genomických studií), lékařství a farmakologii (např. analýza dat z klinických studií), inženýrství, ekonomice (ekonometrii), společenským vědám (včetně psychologie a pedagogiky) a mnoha dalším oblastem vědeckého výzkumu. Observační studie, ať už průřezové nebo longitudinální, nabízejí jiný zdroj informací, které poskytují data ve formátu časových řad. Observační studie mohou také zahrnovat ‚velká data‘ (např. data ze satelitního sledování celosvětového počasí). Statistická věda tedy pokrývá oblast základního i aplikovaného interdisciplinárního výzkumu.
Klíčové výzkumné trendy v dané oblasti
Členové Oddělení statistického modelování s věnují různým aspektům vědeckého výzkumu ve statistice. Jedná se zejména o následující směry: lineární a zobecněné lineární modely pro nezávislá data, smíšené varianty obou tříd modelů pro korelovaná data (např. průřezové a epidemiologické studie), zobecněné aditivní modely (GAM) umožňující flexibilní modelování na základě vysvětlujících proměnných, metody redukce dimenzionality (‚big data‘), metody analýzy cenzorovaných dat (longitudinální, kohortové studie), imputace chybějících dat, hierarchické regresní modely, robustní metody navržené tak, aby odvodily správné závěry i za přítomnosti odlehlých hodnot, problémy s přechodem v časových řadách apod. V posledních letech výrazně vzrostl objem a komplexita dat, která statistická věda zpracovává.
Vize oddělení
Matematická statistika je jedním ze základních prvků, který se odráží v managementu dat, zpracování a extrakci užitečných informací z dat za simultánní kontroly hladiny spolehlivosti resp. kredibility našich závěrů, které jsou často založeny na velkých objemech složitých a zašumělých vstupů. Důraz na ‚modelování‘ v názvu oddělení naznačuje náš zájem o vývoj pokročilých metod a algoritmů, které využívají návrhové fáze studií a experimentů a vedou k optimalizaci podpory rozhodování ve výše uvedených vědeckých disciplínách. Oddělení klade klíčový důraz na podporu statistických přístupů k řešení různých problémů základního a interdisciplinárního výzkumu, kde inspirace pro rozvoj pokročilé statistické metodiky a algoritmů přichází především z oblasti souvisejícího výzkumu. Vědecké hypotézy typicky pocházející ze souvisejících vědních oborů jsou přeformulovány jako statistické hypotézy a nové testovací postupy jsou navrhovány tak, aby odpovídaly na tyto vědecké otázky.
Odůvodnění vize
Oddělení přispěje k dalšímu rozvoji statistické teorie a metodiky, především ve vztahu k výše uvedeným vědeckým oborům a hlavním výzkumným tématům. Interdisciplinární spolupráce s kolegy ze společenských věd bude mít za následek vývoj nových metod validace znalostí a psychologických testů, analýzu citlivosti položek a testů ve vztahu k různým cílovým skupinám, adaptivní testování a modelování pomocí smíšené regrese. Budou vyvinuty nové přístupy pro testování strukturálních změn v časových řadách a panelových datech. Členové oddělení budou pokračovat ve spolupráci v oblasti biomedicínského výzkumu zahrnující např. analýzu vrozených vad, výzkum metod a algoritmů pro analýzu kategoriálních dat (exaktní resp. intervalový odhad), vývoj pokročilých statistických metod pro analýzu trendů úmrtnosti a jejich krátkodobé a dlouhodobé predikce. Metody budou také vyvíjeny a vylepšeny tak, aby využívaly velké množství zašumělých dat, často pocházejících z heterogenních zdrojů s odlišnými původními předpoklady. Zvláštní pozornost bude věnována environmentálním datům, kdy statistické modelování může sloužit jako společný rámec pro práci s obrovským množstvím dat ze satelitů, klimatických a meteorologických modelů a různých pozorovacích sítí. V centru našeho zájmu budou dále dynamické nebo prostorové statistické modely, a to jak neparametrické tak také semiparametrické. Pro podobná data budou formulovánu závěry z dynamických a prostorových modelů na základě přístupů klasické i Bayesovské statistiky, zahrnující identifikaci modelů a odhad parametrů s aplikacemi např. v ekologii, meteorologii a antropologii, lékařství a technických oborech. Dynamické a prostorové modelování bude sloužit např. k odvození závěrů při modelování spotřeby energie. Činnost oddělení bude dále zahrnovat využití zobecněných aditivních modelů a stavově-prostorové modely pro vibrodiagnostiku, jako součást programu České akademie věd formulovaného v dokumentu ‚Strategie 21’.
Vybrané publikace
- Hrba, M., Maciak, M., Peštová, Barbora, Pešta, M.. Bootstrapping Not Independent and Not Identically Distributed Data.
In Mathematics,
ročník 10,
svazek č. 24
, 2022.
[FULLTEXT]
[SCOPUS]
[WOS]
[DOI]
[ASEP]
- Maciak, M., Pešta, M., Peštová, Barbora. Changepoint in Dependent and Non-Stationary Panels.
In Statistical Papers,
ročník 61,
svazek č. 4,
strana 1385-1407
, 2020, ISSN 0932-5026.
[FULLTEXT]
[SCOPUS]
[WOS]
[DOI]
[ASEP]
- Zámečník, S., Horová, I., Katina, Stanislav, Hasilová, K.. An adaptive method for bandwidth selection in circular kernel density estimation.
In Computational Statistics,
svazek Online September 2023
, 2023, ISSN 0943-4062.
[DOI]
[ASEP]
- Fabián, Zdeněk. Score correlation.
In Research in Statisics,
ročník 1,
svazek č. 1
, 2023.
[FULLTEXT]
[DOI]
[ASEP]
- Klaschka, Jan, Reiczigel, J.. On Matching Confidence Intervals and Tests for Some Discrete Distributions: Methodological and Computational Aspects.
In Computational Statistics,
ročník 36,
svazek č. 3,
strana 1775-1790
, 2021, ISSN 0943-4062.
[FULLTEXT]
[SCOPUS]
[WOS]
[DOI]
[ASEP]
- Valenta, Zdeněk, Skrabaka, D., Owczarek, A. J., Kolonko, A., Król, R., Więcek, A., Ziaja, J.. Kidney Graft Failure and Patient Survival Modelling Based on Competing Risks Under Nonproportional Hazards.
In Transplantation Proceedings,
ročník 54,
svazek č. 4,
strana 940-947
, 2022, ISSN 0041-1345.
[FULLTEXT]
[SCOPUS]
[PUBMED]
[WOS]
[DOI]
[ASEP]
- Šípek jr., A., Gregor, V., Šípek, A., Klaschka, Jan, Malý, Marek, Calda, P.. The reduced use of invasive procedures leads to a change of frequencies of prenatally detected chromosomal aberrations: population data from the years 2012–2016.
In Journal of Maternal-Fetal & Neonatal Medicine,
ročník 35,
svazek č. 22,
strana 4326-4331
, 2022, ISSN 1476-7058.
[FULLTEXT]
[SCOPUS]
[PUBMED]
[WOS]
[DOI]
[ASEP]
- Řasová, K., Martinková, Patrícia, Vařejková, Michaela, Miznerová, B., Pavlíková, M., Hlinovská, J., Hlinovský, D., Philippová, Š., Novotný, M., Pospíšilová, K., Biedková, P., Vojíková, R., Havlík, J., Bríd O'Leary, V., Černá, M., Bartoš, A., Phillip, T.. COMIRESTROKE - A clinical study protocol for monitoring clinical effect and molecular biological readouts of COMprehensive Intensive REhabilitation program after STROKE: A four-arm parallel-group randomized double blinded controlled trial with a longitudinal design.
In Frontiers in Neurology,
ročník 13,
svazek 1 November 2022
, 2022, ISSN 1664-2295.
[FULLTEXT]
[SCOPUS]
[PUBMED]
[WOS]
[DOI]
[ASEP]
- May, M., Sedlák, V., Pecen, Ladislav, Přibáň, V., Buchvald, P., Fiedler, J., Vaverka, M., Lipina, R., Reguli, S., Malík, J., Netuka, D., Beneš, V.. Role of risk factors, scoring systems, and prognostic models in predicting the functional outcome in meningioma surgery: multicentric study of 552 skull base meningiomas.
In Neurosurgical Review,
ročník 46,
svazek č. 1
, 2023, ISSN 0344-5607.
[FULLTEXT]
[SCOPUS]
[PUBMED]
[WOS]
[DOI]
[ASEP]
- Hůnová, I., Brabec, Marek, Geletič, Jan, Malý, Marek, Dumitrescu, A.. Local fresh- and sea-water effects on fog occurrence.
In Science of the Total Environment,
ročník 807,
svazek č. 2
, 2022, ISSN 0048-9697.
[FULLTEXT]
[SCOPUS]
[PUBMED]
[WOS]
[DOI]
[ASEP]
- Hůnová, I., Brabec, Marek, Malý, Marek, Škáchová, H.. Reconstruction of Daily Courses of SO42?, NO3?, NH4+ Concentrations in Precipitation from Cumulative Samples.
In Atmosphere,
ročník 13,
svazek č. 7
, 2022.
[FULLTEXT]
[SCOPUS]
[WOS]
[DOI]
[ASEP]
- Hůnová, I., Brabec, Marek, Malý, Marek. Ambient ozone at a rural Central European site and its vertical concentration gradient close to the ground.
In Environmental Science and Pollution Research,
svazek Č. 30,
strana 80014-80028
, 33, ISSN 0944-1344.
[FULLTEXT]
[SCOPUS]
[PUBMED]
[WOS]
[DOI]
[ASEP]
- Drabinová, Adéla, Martinková, Patrícia. Detection of Differential Item Functioning with Nonlinear Regression: A Non-IRT Approach Accounting for Guessing.
In Journal of Educational Measurement,
ročník 54,
svazek č. 4,
strana 498-517
, 2017, ISSN 0022-0655.
[SCOPUS]
[WOS]
[DOI]
[ASEP]
- Goldhaber, D., Grout, C., Wolff, M., Martinková, Patrícia. Evidence on the Dimensionality and Reliability of Professional References’ Ratings of Teacher Applicants.
In Economics of Education Review,
ročník 83,
svazek August 2021
, 2021, ISSN 0272-7757.
[FULLTEXT]
[SCOPUS]
[WOS]
[DOI]
[ASEP]
- Hladká, Adéla, Martinková, Patrícia. difNLR: Generalized Logistic Regression Models for DIF and DDF Detection.
In R Journal,
ročník 12,
svazek č. 1,
strana 300-323
, 2020, ISSN 2073-4859.
[FULLTEXT]
[SCOPUS]
[WOS]
[DOI]
[ASEP]
- Kolek, L., Šisler, V., Martinková, Patrícia, Brom, C.. Can video games change attitudes towards history? Results from a laboratory experiment measuring short- and long-term effects.
In Journal of Computer Assisted Learning,
ročník 37,
svazek č. 5,
strana 1348-1369
, 2021, ISSN 0266-4909.
[FULLTEXT]
[SCOPUS]
[WOS]
[DOI]
[ASEP]
- Martinková, Patrícia, Drabinová, Adéla. ShinyItemAnalysis for Teaching Psychometrics and to Enforce Routine Analysis of Educational Tests.
In R Journal,
ročník 10,
svazek č. 2,
strana 503-515
, 2018, ISSN 2073-4859.
[FULLTEXT]
[SCOPUS]
[WOS]
[DOI]
[ASEP]
- Martinková, Patrícia, Drabinová, Adéla, Liaw, Y.L., Sanders, E.A., McFarland, J.L., Price, R.M.. Checking Equity: Why Differential Item Functioning Analysis Should Be a Routine Part of Developing Conceptual Assessments.
In CBE-Life Sciences Education,
ročník 16,
svazek č. 2
, 2017, ISSN 1931-7913.
[SCOPUS]
[WOS]
[DOI]
[ASEP]
- Martinková, Patrícia, Goldhaber, D., Erosheva, E.. Disparities in Ratings of Internal and External Applicants: A Case for Model-based Inter-rater Reliability.
In PLoS ONE,
ročník 13,
svazek č. 10
, 2018, ISSN 1932-6203.
[SCOPUS]
[WOS]
[DOI]
[ASEP]
- Martinková, Patrícia, Hladká, Adéla. Computational Aspects of Psychometric Methods With R.
CRC Press (Taylor & Francis Group, LLC), 2023[FULLTEXT]
[DOI]
[ASEP]
- Martinková, P., Hladká, Adéla, Potužníková, E.. Is academic tracking related to gains in learning competence? Using propensity score matching and differential item change functioning analysis for better understanding of tracking implications.
In Learning and Instruction,
ročník 66,
svazek April 2020
, 2020, ISSN 0959-4752.
[FULLTEXT]
[SCOPUS]
[WOS]
[DOI]
[ASEP]
- Martinková, Patrícia, Bartoš, František, Brabec, Marek. Assessing Inter-rater Reliability With Heterogeneous Variance Components Models: Flexible Approach Accounting for Contextual Variables.
In Journal of Educational and Behavioral Statistics,
ročník 48,
svazek 3,
strana 349-383
, 2023, ISSN 1076-9986.
[FULLTEXT]
[SCOPUS]
[WOS]
[DOI]
[ASEP]
- McFarland, J.L., Price, R.M., Wenderoth, M.P., Martinková, Patrícia, Cliff, W., Michael, J., Modell, H., Wright, A.. Development and Validation of the Homeostasis Concept Inventory.
In CBE-Life Sciences Education,
ročník 16,
svazek č. 2
, 2017, ISSN 1931-7913.
[SCOPUS]
[WOS]
[DOI]
[ASEP]
Aplikace
Získané poznatky mohou nalézt uplatnění při analýze komplexních dat v různých oblastech:
- v klinické medicíně
- v biomedicínském výzkumu
- v molekulární genetice
- v epidemiologii
- v analýze obrazu
- v psychometrii
- v environmentálním výzkumu
Členové oddělení
- Ing. Marek Brabec, Ph.D.
- Mgr. Michaela Cichrová
- Mgr. Jana Dlouhá
- RNDr. Zdeněk Fabián, CSc.
- Ing. Filip Habarta, Ph.D.
- Mgr. Adéla Hladká, Ph.D.
- RNDr. Jan Klaschka, Ph.D.
- doc. RNDr. Ivana Malá, CSc.
- RNDr. Marek Malý, CSc.
- Mgr. Jan Netík
- Mgr. Ján Pavlech
- doc. RNDr. Ladislav Pecen, CSc.
- Mgr. Iván Leonardo Pérez Cabrera
- RNDr. Jindra Reissigová, Ph.D.
- MUDr. Ing. Lubomír Štěpánek, Ph.D.
- RNDr. Marie Turčičová, Ph.D.
- doc. Mgr. Zdeněk Valenta, Ph.D.
- Mgr. Michaela Vařejková
- Jun Wu, Ph.D.
Vedoucí oddělení: doc. RNDr. Patrícia Martinková, Ph.D.
Sekretářka: Ing. Iveta Kubíková