Bi8600c Vícerozměrné metody - cvičení

Přírodovědecká fakulta
podzim 2014
Rozsah
0/1/0. 1 kr. Ukončení: z.
Vyučující
RNDr. Eva Koriťáková, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Simona Littnerová, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Eva Budinská, Ph.D. (cvičící)
Garance
prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D.
RECETOX – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: RNDr. Eva Koriťáková, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: RECETOX – Přírodovědecká fakulta
Rozvrh
Po 12:00–13:50 F01B1/709
Předpoklady
Současný zápis předmětu Bi8600 Vícerozměrné metody.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Cílem předmětu je prohloubení teoretických a praktických znalostí vícerozměrné analýzy dat. 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 cvičení je založená na řešení konkrétních příkladů analýzy dat s využitím vícerozměrných metod. Příklady budou doplněny o názorné vizualizace a ukázky pomocí systémů Matlab a R.
Metody hodnocení
Předmět je ukončen zápočtem. Podmínkou k úspěšnému ukončení předmětu je vypracování dvou domácích úloh.
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2015, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, podzim 2019, podzim 2020, podzim 2021.