CNIV 2020

Marin Vlada, Statistică și Informatică pentru Chimie medicală și farmaceutică. Concepte, metode, tehnologii, software și aplicații, Editura Universităţii din Bucureşti, 2017


C U P R I N S

Prefaţă 11

1 Concepte privind studiul fenomenelor 13
1.1 Impactul calculatorului asupra cunoaşterii 17
1.1.1 Platforme e-Learning 20
1.2 Exemple privind studiul fenomenelor 24
1.2.1 Fenomenul mişcării corpurilor în 2D/3D 24
1.2.2 Mişcarea particulelor încărcate în câmpuri electrice şi magnetice 37
1.2.3 Modelarea unui proces în domeniul Farmacocineticii 39
1.2.4 Determinarea predispoziţiei la bolile cardiovasculare 43
1.2.5 Fenomenul de difuzie a unui nor de gaz 46
1.2.6 Modelul planetar al lui Newton şi Modelul atomic al lui Bohr 47
1.2.7 Teoria Haosului şi Meteorologie 50
1.2.8 Dinamica atmosferei - studiul mişcării aerului 53
1.2.9 Matematica fenomenului gheţii marine 56
1.2.10 Mecanica statistică a moleculelor 56
1.3 Teoria erorilor, incertitudini şi aproximări 60
1.3.1 Analiza datelor experimentale – Tipuri de erori 61
1.3.2 Termeni şi concepte despre erori 63
1.4 Gândirea algoritmică – noi abordări de rezolvare 68
1.4.1 Puterile mari ale lui 2 68
1.4.2 Rezolvarea problemei lui Gauss 78

2 Analiza şi interpretarea datelor experimentale 85
2.1 Seturi de date şi indicatori statistici 85
2.2 Reprezentarea grafică a datelor 90
2.2.1 Prelucrări şi reprezentări grafice cu programul Excel 91
2.2.2 Etapele de elaborare a unei diagrame 108
2.3 Reprezentarea datelor în studiile clinice 121
2.3.1 IMC – Indicele de masă corporală 121
2.3.2 Glaucomul, boală de ochi 128
2.3.3 Diabet Zaharat (DZ) – studiu clinic 133
2.3.4 Ciroza hepatică (CH) – studiu clinic 134
2.3.5 Patologia parodontală la tânăr – studii clinice 136
2.3.6 Studiu prin metode atomice şi moleculare – Probe biologice 137
2.3.7 Tetrazoli – cercetări biologice şi farmaceutice 138
2.3.8 Tensiunea arterială- reprezentări grafice 139
3 Statistică şi probabilităţi 145
3.1 Concepte de bază. Teorii şi Metode 147
3.1.1 Concepte şi definiţii privind prelucrările statistice 157
3.1.2 Produse software pentru prelucrări statistice şi reprezentări grafice 162
3.2 Prelucrări statistice. Probleme rezolvate 165
3.2.1 Numărul de locuitori la un pat din unităţile sanitare – indicele Nl/p 165
3.3 Cercetare, eşantioane şi colectarea datelor 174
3.3.1 Ultimul recensământ din România 177
3.3.2 Proiectarea unui eşantion 181
3.3.3 Gruparea statistică în intervale/clase 184
3.4 Testarea şi eliminarea valorilor aberante 196
3.5 Probabilităţi şi funcţii de repartiţie 203
3.6 Distribuţia, propagarea şi estimarea erorilor 216
3.7 Legi de probabilitate utilizate frecvent 221
3.7.1 Distribuţii continue de probabilitate 224
3.8 Estimarea parametrilor. Verificarea ipotezelor statistice 249
3.8.1 Intervalul de încredere 249
3.8.2 Determinarea parametrului statistic – limitele intervalului de semnificaţie 253
3.8.3 Testarea ipotezelor statistice 257

4 Modele de aproximare liniare şi neliniare 267
4.1 Modele matematice în analiza datelor 267
4.2 Metoda celor mai mici pătrate (MCMP) 276
4.3 Modele liniare. Dreapta de regresie 280
4.4 Modele neliniare. Metoda regresiei 289
4.5 Modele neliniare în Farmacocinetică 301
4.6 Aplicaţie. Problema călugărului 312

5 Proiecte şi aplicaţii practice 319
5.1 Determinarea modelelor liniare şi neliniare 320
5.2 Parametrizarea şi rezolvarea problemelor 326
5.2.1 Problema celor n vase cu azot 327
5.2.2 Problema celor 5 pahare Berzelius 337
5.3 Teme practice pentru Laborator 342
5.4 Rezultatele proiectului DEMODEF 358

Bibliografie generală 369

Anexă – Tabelul funcţiilor Excel (2007, 2010, 2013, 2016) 375

PREFAŢĂ

  • „Analfabetul viitorului nu va mai fi cel care nu ştie să citească, ci cel care nu ştie să înţeleagă” Alvin Toffler
  • „Omul, când nu înţelege, e contra” Acad. Grigore C. Moisil

Prezenta carte este concepută ca un tutorial (curs descriptiv) având în vedere cerinţele mediului educaţional actual şi aşteptările studenţilor privind eficienţa învăţării şi metodele procesului de învăţare. S-a avut în vedere experienţa profesională şi didactică a autorului şi comparaţiile stilurilor de învăţare, în domeniul formării iniţiale, cu cele ulterioare, şi anume, în formarea continuă versus diversitatea problemelor ştiinţifice şi de cercetare. Acestea au condus la o îmbinare între diversitatea problemelor de rezolvat şi înţelegerea corectă a teoriilor şi metodelor utilizate în demersul didactic şi ştiinţific. În toate etapele formării lor, studenţii reclamă caracterul teoretic al conţinutului disciplinelor, şi aşteaptă de la sistemul de învăţământ adaptarea resurselor educaţionale la cerinţele lor actuale, pentru o aplicare şi în procesul de formare a lor, a noilor metode şi tehnologii oferite de utilizarea calculatorului.
„Eu nu vă conving, eu demostrez” şi „Omul, când nu înţelege, e contra” spunea acad. Grigore C. Moisil, iar aceste ziceri le folosea şi acad. Solomon Marcus: „Universalitatea gândirii matematice a fost interpretată de unii autori ca o pretenţie a matematicienilor de a institui o hegemonie a matematicii faţă de celelalte domenii ale cunoaşterii. În fapt însă, universalitatea matematicii este complet echilibrată de aservirea ei faţă de celelalte discipline”. Ideea de bază a acestei adaptări, este că trebuie să se înceapă, nu cu prezentarea unei teorii, ci cu enunţul problemei, și după aceea, se va căuta teoria și metodele adecvate pentru rezolvarea ei. Astfel, studentul va fi convins de utilitatea unei teorii sau metode. Așa au apărut știinţele! Cartea este concepută să prezinte o abordare pragmatică a cunoștintelor și temelor cu care se vor confrunta viitorii specialiști ce vor absolvi specializarea „Chimie medicală/farmaceutică”.

Prelucrarea datelor medicale şi farmaceutice, unele dintre acestea fiind studiate la diverse cursuri şi lucrări de laborator, va fi prezentă în formarea profesională medicală, pentru care e necesară însuşirea elementelor descriptive şi de analiză din domeniul medical. Mai târziu, acestea vor constitui instrumente de neînlocuit în cercetarea ştiinţifică. Unele metode şi teorii din matematică vor fi abordate într-o formă modernă, prin utilizarea instrumentelor informatice (produse software) având în vedere diversitatea de programe şi platforme din ce în ce mai performate, în demersul rezolvării problemelor de specialitate, din domeniul chimiei şi medicinii. Statistica matematică reprezintă modalitatea principală de extragere şi prelucrare a informaţiilor relevante din datele clinice şi de laborator. De asemenea, Statistica medicală, Biostatistica, Bioinformatica şi Informatica medicală sunt discipline care au apărut şi se află în curriculum facultăţilor de medicină şi farmacie, datorită evoluţiei instrumentelor ştiinţifice prin fenomenul transdisciplinarităţii, cu suport oferit de evoluţia informaticii şi a calculatoarelor.

Lucrarea conţine multe exemple de utilizare a instrumentelor software pentru rezolvarea diverselor probleme privind prelucrarea şi analiza datelor experimentale. Noua abordare este implementată prin definirea şi analiza enunţului problemei şi apoi, căutarea metodelor, teoriilor pentru rezolvarea problemei. În multe cazuri se utilizează programe şi aplicaţii oferite de calculator. În acest sens, studenţii vor fi motivaţi şi îndrumaţi să caute metoda cea mai eficientă şi să fie la curent cu schimbările şi apariţia de noi instrumente software în rezolvarea de probleme. Performanţele calculatoarelor moderne şi diversitatea de aplicaţii pentru rezolvarea problemelor ştiinţifice şi practice, trebuie să fie în atenţia tuturor celor care se adaptează continuu la noile tehnologii.

După anul 1995, deja au început cercetări pentru schimbarea de paradigmă privind evoluţia calculatoarelor: Calculatoare moleculare (Molecular Computers, DNA Computing, inventator Leonard Adleman - 2002 Turing Award) şi Calculatoare cuantice (Quantum Computers, Peter Shor – Massachusetts Institute of Technology (MIT), 1994). În câţiva ani, calculatoarele noi (Quantum Computer) de la IBM, Google şi Microsoft vor accelera descoperirile din domeniile chimiei, medicinei şi ştiinţei materialelor (Ref.: http://www.nextbigfuture.com/ 2017/03/in-few-years-new-quantum-computers-from.html). Calculatoarele cuantice vor fi mai puternice decât calculatoarele convenţionale, pentru probleme de rutare eficientă, pentru logistică, pentru companiile de cartografiere, noi forme de învăţare automată, inventarea de noi produse, teste de diagnosticare îmbunătăţite. Primele calculatoare cuantice universale vor fi utilizate în chimie pentru simularea de molecule şi reacţii. Simulând efectele cuantice care modelează structurile şi reacţiile moleculare, aceasta este o problemă naturală pentru aceste calculatoare, deoarece puterea lor vine de la datele de codificare în aceleaşi stări cuantice dificile. Componentele care alcătuiesc computerele cuantice, cunoscute sub numele de qubiţi, pot utiliza procese cuantice mecanice pentru a executa comenzi rapide de calcul imposibile pentru o maşină convenţională.

La Facultatea de Chimie a Universitatii din Bucureşti, în anul 2016, s-a înfiinţat specializarea „Chimie medicală”, ca apoi, în anul 2017 să apară şi specializarea „Chimie farmaceutică”. Sperăm că, efortul nostru de a realiza o abordare transdisciplinară şi cu instrumente oferite de matematică, informatică şi statistică matematică – folosind şi calculatorul, să vină în sprijinul celor care explorează cunoaşterea, printr-o învățare profundă, cu rezolvare de aplicaţii practice, şi nu printr-o învăţare superficială.

12 iunie 2017, Bucureşti

Marin Vlada, Universitatea din Bucureşti, membru asociat CRIFST (Comitetul Român de Istoria şi Filosofia Ştiinţei şi Tehnicii), Academia Română

https://ro.scribd.com/document/469691277/Marin-Vlada-Statistic%C4%83-Inf...

Marin Vlada Statistică & Informatică by Marin Vlada on Scribd