PřF:Bi8661 Analýza dat na PC III - Informace o předmětu
Bi8661 Analýza dat na PC III: Pokročilý SW pro analýzu dat
Přírodovědecká fakultapodzim 2009
- Rozsah
- 0/2/0. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: kz.
- Vyučující
- RNDr. Eva Gelnarová (cvičící)
- Garance
- prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D.
RECETOX – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: RNDr. Jiří Jarkovský, Ph.D. - Rozvrh
- Čt 16:00–19:50 F01B1/709
- Předpoklady
- Bi5040 Biostatistika - základní kurz && Bi7490 Prediktivní modelování
Studenti s pokročilou znalostí statistiky. - Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
- Mateřské obory/plány
- Matematická biologie (program PřF, B-BI)
- Cíle předmětu
- V průběhu kurzu získá student - přehled možností a ovládání statistického software R - znalost práce s popisnou statistikou a vizualizací dat v software R - znalost práce se software R v oblasti testování hypotéz - základy regresní analýzy v software R - zkušenost s praktickou analýzou dat v R software
- Osnova
- 1. Úvod do R, základní statistické metody a) Základy software R- historie, instalace, načtení dat, základní datové typy a struktury, tvorba funkcí, knihovny, formátování výstupů, operace s maticemi b) Vizualizace dat – boxplot, histogram, scatter-plot c) Operace s daty, transformace, přehled statistických rozdělení, korelační koeficienty d) Statistické testy – testy normality, jednovýběrové a dvouvýběrové t-testy, neparametrické testy e) Analýza rozptylu 2. Pokročilé statistické metody v R a) Kontingenční tabulky – tvorba tabulek, Chi-kvadrát test nezávislosti b) Lineární regresní modely – odhad parametrů, diagnostika reziduí, diagnostika odlehlých pozorování, výběr vysvětlujících proměnných c) Zobecněné lineární modely – logistická regrese, poissonovská regrese d) Analýza hlavních komponent – vlastní čísla matice 3. Volitelná náplň dle komunikace se studenty, varianty: a) Samostatná analýza reálného datového souboru v R, tvorba reportu b) Krátký úvod do dalšího statistického software (Matlab, SPSS) nebo ArcGis
- Literatura
- Zar, J.H.: Biostatistical analysis. New Jersey 1984, Prentice-Hall
- StatSoft, Inc. (2007). Electronic Statistics Textbook. Tulsa, OK: StatSoft. WEB: http://www.statsoft.com/textbook/stathome.html
- www.r-project.org
- Snedecor, G.W., Cochran, W.G.: Statistical methods, Iowa 1971, Iowa State University Press.
- Legendre, P., Legendre, L. (1998) Numerical ecology. Elsevier, 2nd ed.
- ter Braak, C.J.F. (1996). Unimodal models to relace species to environment. DLO-Agricultural Mathematics Group, Wageningen Flury, B., Riedwyl, H. (1988) Multivariate statistics. A practical approach. Chapman and Hall, London.
- Výukové metody
- Cvičení na počítačích
- Metody hodnocení
- Individuální projekt korektní aplikace statistických metod na příkladových datech
- Informace učitele
- Pokud bude příhlašen dostatečný počet studentů, výuka proběhne ve třech blocích a to 8.10.2009, 22.10.2009 a 5.11.2009. Vždy od 16:00 do 19:45.
- Další komentáře
- Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
- Statistika zápisu (nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/podzim2009/Bi8661