Bi8600 Vícerozměrné statistické metody

Přírodovědecká fakulta
jaro 2005
Rozsah
2/0/0. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.
Vyučující
prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Danka Haruštiaková, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Eva Gelnarová (pomocník)
RNDr. Jiří Jarkovský, Ph.D. (pomocník)
Garance
prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D.
Rozvrh
St 16:00–17:50 Kontaktujte učitele
Předpoklady
Znalost základních statistických technik jednorozměrné analýzy dat, analýza rozptylu, korelační analýza, jednoduchá regresní analýza přímky
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Předmět navazuje na základní metodologii jednorozměrné analýzy a školí uživatele v aplikaci širokého spektra vícerozměrných metod v biologických a klinických vědních disciplínách. Probírány jsou metody deskriptivní vícerozměrné analýzy se speciálním důrazem na možnosti grafického zviditelnění vícerozměrných dat. Zvláštní kapitolu představují metody diskriminační analýza metodologie faktorových analýz. Teoretické aspekty jsou uváděny vždy formou příkladů, a to především pro ekologické vědy, dále experimentální biologii a deskriptivní popis klinických dat. Určitá část aplikací je věnována problematice prediktivní medicíny.
Osnova
  • 1. Základní matematické operace s vektory a maticemi. Charakteristická čísla a vektory matic. Numerické zpracování vícerozměrných ekologických dat. Základní grafické metody zviditelnění vícerozměrných souborů dat.
  • 2. Transformace a jiné úpravy vícerozměrných dat. Korelační struktura vícerozměrných dat. Podobnosti objektů a znaků (R-mode a Q-mode analýza). Základní úvahy a testy o rozložení vícerozměrného souboru dat. Kanonická korelace.
  • 3. Shluková analýza. Základní algoritmy a volba optimální metody porovnávání vzdáleností objektů. Praktické příklady, aplikace v ekologii, medicíně, sociálních vědách. Srovnání centroidů dvou nebo více vícerozměrných souborů. Koeficienty podobnosti a shluková analýza.
  • 4. Diskriminační analýza spojitých a diskrétních dat. Bayesovský a Fisherův přístup k diskriminační analýze. Ukázka prací, experimentální přístupy k diskriminační analýze. Logistická regrese jako alternativa diskriminační analýzy.
  • 5. Základní přehled a interpretace ordinačních metod. Vícerozměrné soubory nominálních dat a absolutních četností. Analýza hlavních komponent. Experimentální přístupy, grafické vyjádření výsledků. Faktorová analýza. Korespondenční analýza.
  • 6. Ucelený souhrn aplikace vícerozměrných metod v ekologii, environmentální chemii, experimentální biologii a klinických vědách. Praktické ukázky návaznosti shlukové analýzy a analýzy hlavních komponent. Strukturní analýza a volba optimálního postupu při zpracování dat.
  • 7. Druhová diverzita ve vícerozměrné analýze. Možnosti vícerozměrného numerického zpracování odhadů druhové diverzity. Aplikace Markovových řetězů.
  • 8. SAR, QSAR, QSAM. Aplikace autokorelace při modelování vlastností makromolekul. Vícerozměrné hodnocení vztahu mezi chemickou strukturou a biologickou účinností látek.
  • 9. Vícerozměrná analýza rozptylu (MANOVA). Strategie provádění výběru v biologii a možnosti využití vícerozměrných analýz (experimental sampling). Základní plány a schémata výběru z biologických populací (sampling design). Prostorová a časová variabilita ve vícerozměrné analýze dat.
Literatura
  • MELOUN, Milan a Jiří MILITKÝ. Statistické zpracování experimentálních dat. [1. vyd.]. Praha: Plus, 1994, 839 s. ISBN 80-85297-56-6. info
  • Statistické zpracování experimentálních dat :v chonometrii, biometrii, ekonometrii a v dalších oborech přírodních , technických a společenských věd. Edited by Milan Meloun. 2. vyd. Praha: East Publishing, 1998, xxi, 839 s. ISBN 80-7219-003-2. info
  • HEBÁK, Petr a Jiří HUSTOPECKÝ. Vícerozměrné statistické metody s aplikacemi. 1. vyd. Praha: SNTL - Nakladatelství technické literatury, 1987, 452 s. URL info
  • B. Flury and H. Riedwyl (1988) Multivariate statistics. A practical approach. Chapman and Hall, London.
  • LEGENDRE, Pierre a Louis LEGENDRE. Numerical ecology. 2nd engl. ed. Amsterdam: Elsevier, 1998, xv, 853 s. ISBN 0-444-89249-4. info
  • J. H. Zar (1984). Biostatistical analysis. Prentice Hall. New Jersey.
  • G. W. Snedecor, W. G. Cochran (1971). Statistical methods. Iowa State University Press.
  • HAVRÁNEK, Tomáš. Statistika pro biologické a lékařské vědy. 1. vyd. Praha: Academia, 1993, 476 s. ISBN 8020000801. info
  • J. Benedík, L. Dušek (1993) Sbírka příkladů z biostatistiky. Nakladatelství KONVOJ, Brno.
Informace učitele
http://www.cba.muni.cz/vyuka/
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2007 - akreditace, podzim 2010 - akreditace, jaro 2003, jaro 2004, jaro 2006, jaro 2007, podzim 2007, podzim 2008, podzim 2009, podzim 2010, podzim 2011, podzim 2011 - akreditace, podzim 2012, podzim 2013, podzim 2014, podzim 2015, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, podzim 2019, podzim 2020, podzim 2021.