Bi7550 Analýza dat v ekologii společenstev v programu R

Přírodovědecká fakulta
jaro 2017
Rozsah
1/1/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.
Vyučující
Mgr. Vít Syrovátka, Ph.D. (přednášející)
Garance
Mgr. Vít Syrovátka, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Vít Syrovátka, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Předpoklady
Bi7540 Zprac. dat ekol. společenstev ||NOW( Bi7540 Zprac. dat ekol. společenstev )
Kurz je zaměřen na použití programu R pro analýzu dat v ekologii společenstev. Navazuje přímo na předmět Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev (oba předměty je možné zapsat si najednou v jednom semestru, z formálních důvodů je ale třeba požádat mě o výjimku, kterou automaticky schválím), oproti kterému je zaměřen více prakticky - předpokládám, že teoretické znalosti si (alespoň do určité míry) studenti přinesou z tohoto nebo podobných předmětů. Před zapsáním tohoto předmětu by měl student také mít alespoň minimální základy praktického používání Rka, které může získat samostudiem nebo absolvováním některého z předmětů zaměřených na práci v R (Bi7560 Úvod do R, Bi8190 Vizualizace biologických dat, Bi7920 Zpracování biologických dat aj.). V případě, že si předmět zapíšou i studenti, kteří s eRkem nemají praktickou zkušenost, zařadím do programu na začátek jednu přednášku v podobě "instantní nalejvárny eRka", která by měla zajistit základní znalosti používání eRka pro účely této přednášky.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Kurz by měl pomocí praktických cvičení studenta naučit, jak zpracovat různé typy ekologických dat v prostředí programu R a také jak se v používání tohoto programu dále zdokonalovat. Rko není jen náhradou za PC-ORD či CANOCO - přináší mnohem víc, počínaje prakticky neomezenými možnostmi při výběru statistických metod až po tvůrčí svobodu, která vám dovolí dělat si s daty prakticky cokoliv.
Osnova
  • Úvod, import dat, knihovna vegan, doporučené reference, informace o zkoušce a závěrečné práci.
  • Nepřímá ordinace (CA, PCA, DCA, PCoA, NMDS, ordinační diagramy, proměnné prostředí v nepřímé ordinaci).
  • Přímá ordinace (RDA, CCA, db-RDA).
  • Monte Carlo permutační test, postupný výběr proměnných, rozklad variance.
  • Numerická klasifikace (hierarchická a nehierarchická klasifikace, dendrogram, hodnocení výsledné klasifikace, stanovení indikačních druhů).
  • Navíc: Analýza diverzity (alfa a beta diverzita, rarefakční křivky). Poznámka: Témata "navíc" budou zařazena do výuky pokud o ně budou účastníci kurzu mít zájem a pokud na ně zbyde v hodinovém rozpočtu přednášky čas.
Literatura
  • Oksanen J. (2010): Multivariate analysis of ecological communities in R: vegan tutorial. URL: http://cc.oulu.fi/~jarioksa/opetus/metodi/vegantutor.pdf
  • Roberts, D.V. (2009): R labs for vegetation ecologists. URL: http://ecology.msu.montana.edu/labdsv/R/
  • BORCARD, Daniel, François GILLET a Pierre LEGENDRE. Numerical ecology with R. New York: Springer, 2011, xi, 306. ISBN 9781441979759. info
Výukové metody
Přednášky budou spočívat v kombinaci teoretických částí, zaměřených na seznámení se s jednotlivými metodami, a praktických částí, kdy budou tyto metody použity na reálných datech. Důraz bude kladen především na praktickou část. Přednáška bude probíhat jednou za dva týdny v počítačovně v Bohunicích, přímo před zapnutým počítačem.
Metody hodnocení
Ke konci semestru studenti vypracují semestrální práci, která bude spočívat v analýze vlastních (případně vypůjčených) dat pomocí některé z probíraných metod. Kurz bude ukončen ústní zkouškou, která bude mít formu diskuse nad semestrální prací, doplněné dalšími dobře mířenými otázkami. V průběhu semestru bude zadáno několik domácích úkolů na procvičení některých metod.
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován jednou za dva roky.
Poznámka k periodicitě výuky: jaro 2011, 2013, ...
Výuka probíhá každý druhý týden.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2011 - akreditace, jaro 2011, jaro 2012 - akreditace, jaro 2013, jaro 2015, jaro 2020, podzim 2021, podzim 2022, podzim 2023, podzim 2024.