SAIM curs 1

Baze de date și prelucrări statistice

Statistică aplicată în:

  • Inginerie medicală

  • Mecatronică

  • Optometrie

Informații despre curs

  • Profesor: Prof. univ. dr. ing., dr. marketing Angela Repanovici

  • An: 2026

Obiectivele cursului

  • Înțelegerea bazelor de date

  • Prelucrarea statistică a datelor

  • Indicatori statistici fundamentali

  • Teste statistice și interpretarea lor

  • Aplicații în domeniile tehnice și medicale

Importanța datelor

  • Mesaj-cheie: „În domeniile voastre, datele sunt combustibilul. Statistica este motorul. Baza de date este rezervorul.”

  • Exemple:   - Un robot industrial produce 10.000 măsurători pe minut.   - Un optometrist colectează sute de valori pentru fiecare pacient.   - Un dispozitiv medical generează fluxuri continue de date fiziologice.

Ce este o bază de date?

  • Definiție: Colecție organizată de date.

  • Permite:   - Stocare   - Căutare   - Filtrare   - Analiză

  • Exemple de baze de date: SQL, NoSQL, baze embedded în dispozitive.

De ce avem nevoie de baze de date?

  • Senzorii produc date continuu.

  • Echipamentele medicale generează fluxuri mari de informații.

  • Roboții industriali au nevoie de monitorizare constantă.

  • Clinica optometrică stochează istoricul pacienților.

Tipuri de date

  • Cantitative:   - Discrete (ex: număr de defecte, număr de clipiri)   - Continue (ex: înălțime, vibrații, presiune oculară)

  • Calitative:   - Categorice (ex: tip defect, tip lentilă)   - Ordinale (ex: ușor, mediu, sever)

Aplicații

Controlul calității și predictive maintenance

  • Aplicații în Mecatronică:   - Analiza vibrațiilor   - Optimizarea roboților   - Detectarea anomaliilor

Aplicații în Optometrie:

  • Distribuția dioptriilor

  • Presiune intraoculară

  • Analiza câmpului vizual

  • Validarea instrumentelor

Aplicații în Inginerie Medicală:

  • Analiza ECG

  • Detectarea aritmiilor

  • Validarea senzorilor

  • Studii clinice

Statistica în diferite domenii

  • Mecatronică: „Un robot industrial trebuie să decidă dacă o piesă este conformă. Cum știe asta? Printr-o bază de date cu măsurători și o analiză statistică a toleranțelor.”

  • Optometrie: „Un optometrist analizează sute de măsurători de dioptrii. Cum stabilește dacă un pacient are o deviație semnificativă față de populație? Prin distribuții, medii, deviații standard.”

  • Inginerie medicală: „Un senzor de puls generează 10.000 de valori pe minut. Cum detectăm anomaliile? Prin histograme, boxplot-uri și analiza variației.”

Concluzie

  • Statistica = încredere, calitate, decizii corecte, tehnologie validată.

  • Statistica este limbajul prin care ingineria, optometria și ingineria medicală înțeleg realitatea, iau decizii corecte și validează tehnologia.

Surse gratuite de date

  1. Date guvernamentale și instituționale:    - Portal: data.gov - guvernul SUA, seturi de date din diverse domenii.    - EU Open Data Portal - date oficiale ale instituțiilor europene.    - INS România - date demografice, economice, sociale pentru România.    - data.gov.ro - portal de date deschise al Guvernului României.

  2. Date geografice și cartografice:    - OpenStreetMap - date geografice open-source.    - NASA Earthdata - imagini satelitare și date climatice.    - USGS Earth Explorer - imagini Landsat și alte resurse geospațiale.

  3. Date economice și financiare:    - World Bank Open Data - indicatori globali de dezvoltare și economie.    - IMF Data - date macroeconomice internaționale.    - OECD Data - statistici economice și sociale.

  4. Date științifice și academice:    - Kaggle Datasets - seturi de date pentru machine learning.    - UCI Machine Learning Repository - seturi clasice pentru ML.    - Google Dataset Search - motor de căutare pentru seturi de date.

  5. Date medicale și biologice:    - CDC Data - date epidemiologice și statistici de sănătate.    - WHO Global Health Observatory - indicatori globali de sănătate.    - NCBI - baze de date genomice și biomedicale.

  6. Date sociale și media:    - Common Crawl - arhivă masivă de pagini web.    - Wikipedia Dumps - conținutul Wikipedia în format brut.    - Google Trends - interesul public în timp pentru diverse subiecte.

Alegerea sursei potrivite

  • Proiecte de învățare automată → Kaggle, UCI, Google Dataset Search

  • Analize economice → World Bank, OECD, INS

  • Hărți și GIS → OpenStreetMap, NASA, USGS

  • Cercetare academică → NCBI, WHO, EU Open Data

Prelucrarea statistică

  • Transformarea datelor în informație:   - Indicatori de tendință centrală:     - Media     - Mediana     - Modul   - Indicatori de variație:     - Dispersia     - Abaterea standard     - Coeficientul de variație   - Indicatori de formă:     - Asimetria (Skewness)     - Kurtosis (Boltire)   - Distribuții importante:     - Distribuția normală     - Distribuția binomială     - Distribuția Poisson (foarte utilă în mecatronică)

Vizualizări statistice moderne

  • Grafice utile:   - Histogramă   - Boxplot   - Scatter plot   - Heatmap   - Curba distribuției normale

Aplicații statistice în diferite domenii

MECATRONICĂ

  • Controlul calității pieselor, analiza vibrațiilor,

  • Predictive maintenance, optimizarea roboților, detectarea anomaliilor.

  • Exemple:   - Histogramă pentru toleranțe dimensionale   - Boxplot pentru vibrații pe axe   - Test t pentru compararea a două loturi de producție   - ANOVA pentru compararea a trei roboți diferiți

OPTOMETRIE

  • Analiza distribuției dioptriilor, detectarea glaucomului (presiune intraoculară), analiza câmpului vizual, validarea instrumentelor optometrice.

  • Exemple:   - Distribuția normală a dioptriilor   - Coeficientul de variație pentru măsurători repetate   - Boxplot pentru diferențe între ochi   - Testarea ipotezelor pentru eficiența unui tratament

INGINERIE MEDICALĂ

  • Analiza semnalelor fiziologice, validarea senzorilor medicali, studii clinice, detectarea aritmiilor, modelarea fenomenelor biologice.

  • Exemple:   - Distribuția normală a ritmului cardiac   - Interval de încredere pentru SpO₂   - Test t pentru compararea senzorilor   - ANOVA pentru compararea a trei tipuri de proteze

Concluzie finală

  • „Statistica nu este despre formule. Este despre încredere, calitate și decizii corecte.”

Quiz Pe Baze De Date și Prelucrări Statistice

  1. Ce este o bază de date?
       a) Un set de date nestructurate
       b) O colecție organizată de date
       c) O aplicație de analiză de date
       d) Un tip de software statistic
    Răspuns corect: b

  2. Care sunt tipurile de date cantitative?
       a) Discrete și calitative
       b) Discrete și continue
       c) Calitative și ordinale
       d) Cantitative și categoriale
    Răspuns corect: b

  3. Ce instrumente statistice sunt utilizate pentru analiza de variație?
       a) Media, mediană
       b) Dispersia, abaterea standard
       c) Histogramă, scatter plot
       d) Test t, ANOVA
    Răspuns corect: b

  4. Cum se poate interpreta un boxplot?
       a) Analisând doar mediana
       b) Comparând două seturi de date
       c) Observând dispersia datelor
       d) Toate cele de mai sus
    Răspuns corect: c

  5. Ce rol joacă statistica în ingineria medicală?
       a) Este folosită exclusiv pentru formularea de ipoteze
       b) Ajută la validarea tehnologiilor și la analiza semnalelor fiziologice
       c) Nu are aplicabilitate în acest domeniu
       d) Este utilizată doar pentru studii clinice
    Răspuns corect: b