PřF:E8600c Vícerozměrné metody - cv - Informace o předmětu
E8600c Vícerozměrné metody - cvičení
Přírodovědecká fakultapodzim 2024
- Rozsah
- 0/1/0. 1 kr. Ukončení: z.
- Vyučující
- RNDr. Eva Koriťáková, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Jiří Jarkovský, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Jan Zdražil (cvičící) - Garance
- RNDr. Jiří Jarkovský, Ph.D.
RECETOX – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: RNDr. Eva Koriťáková, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: RECETOX – Přírodovědecká fakulta - Předpoklady
- Současný zápis předmětu Bi8600 Vícerozměrné metody.
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
- Mateřské obory/plány
- Biomedicínská bioinformatika (program PřF, B-MBB)
- Epidemiologie a modelování (program PřF, B-MBB)
- Matematická biologie (program PřF, B-EXB)
- Speciální biologie (program PřF, N-EXB)
- Speciální biologie (program PřF, N-EXB, směr Ekotoxikologie)
- Cíle předmětu
- Cílem předmětu je prohloubení teoretických a praktických znalostí vícerozměrné analýzy dat. V průběhu cvičení se studenti naučí zobrazovat vícerozměrná data, proniknou do výpočetní podstaty vícerozměrných metod a procvičí se v interpretaci výsledků získaných těmito metodami.
- Výstupy z učení
- Po absolvování předmětu je student schopen:
- popsat a vizualizovat vícerozměrná data;
- použít vícerozměrné statistické testy;
- vybrat a spočítat podobnosti a vzdálenosti pomocí vhodné metriky;
- vypočítat a vizualizovat asociační matice;
- provést shlukování pomocí adekvátního shlukovacího algoritmu;
- aplikovat metody ordinační analýzy na vícerozměrná data;
- interpretovat výsledky získané prostřednictvím vícerozměrných metod.
- Osnova
- 1. Popis a vizualizace vícerozměrných dat
- 2. Vícerozměrné statistické testy: vícerozměrný t-test, vícerozměrná analýza rozptylu
- 3. Podobnosti a vzdálenosti ve vícerozměrném prostoru a jejich výpočet
- 4. Asociační matice, jejich výpočet a využití
- 5. Shluková analýza a její aplikace při analýze vícerozměrných dat
- 6. Ordinační analýzy – analýza hlavních komponent (PCA)
- 7. Ordinační analýzy – korespondenční analýza (CA) a mnohorozměrné škálování (MDS)
- Literatura
- Legendre, P., Legendre, L. (1998) Numerical Ecology. Elsevier, 2nd ed
- FLURY, B., H. RIEDWYL: Multivariate Statistics. A Practical Approach, Chapman and Hall, London — New York 1988
- Zar, J.H. (1998) Biostatistical Analysis. Prentice Hall, London. 4th ed
- THEODORIDIS, Sergios. Introduction to pattern recognition : a MATLAB approach. Amsterdam: Academic Press, 2010, x, 219. ISBN 9780123744869. info
- Výukové metody
- Výuka probíhající formou online cvičení prostřednictvím Microsoft Teams je založena na řešení konkrétních příkladů analýzy dat s využitím vícerozměrných metod. Příklady budou doplněny o názorné vizualizace a ukázky pomocí systémů STATISTICA, SPSS, Matlab a R.
- Metody hodnocení
- Předmět je ukončen zápočtem. Podmínkou k úspěšnému ukončení předmětu je vypracování dvou domácích úloh.
- Další komentáře
- Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
- Statistika zápisu (nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/podzim2024/E8600c