|
Vyučující
|
|
|
|
Obsah předmětu
|
1-2. Úvod do syntaxe, knihoven a baličků lineárních modelů v programu R. 3-4. Tvorba regresních modelů v programu R. 5-6. Možnosti zobecněných lineárních modelů v R 7-8. Pokročilé použití zobecněných lineárních modelů. 9-10. Úvod do diagnostiky modelu. 11-12. Možnosti použití složitějších statistických analýz. 13-14. Problematika autokorelace při konstrukci modelu
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
|
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming), Demonstrace
|
|
Výstupy z učení
|
Cílem předmětu bude rozšířit získané vědomosti z předchozího kurzu základních metod práce v programu R o moderní statistické analýzy dat. Základem kurzu bude naučit studenty konstrukci lineárních, obecných linerních a zobecněných lineárních modelů v jazyku R. Vysvětlení výhod a omezení zobecněných modelů v programu R, zaměření se na jejich flexibilitu ve specifikaci jak systematické tak náhodné složky modelu. Vysvětlení častých chyb při používání a konstrukci zobecněných modelů. Žáci se také seznámi se složitějšímy statistickými modely a metodami, které program R umožňuje (zobecněné aditivní modely, mnohorozměrné metody, smíšené a marginální modely). Pomocí praktických cvičení se bude procvičovat postup správného zpracování dat. Budou se procvičovat možnosti programu v residualní diagnostice, autokorelačních analýzach, metodách posuzujících kvalitu modelu a výběr jednotlivých faktorů.
- orientace a znalost syntaxe v prostředí R - dovednost samostatně používat statistické analýzy v programu R - využívání moderních statistických metod v programu R - schopnost samostatného nastudování a používání nových statistických metod
|
|
Předpoklady
|
- znalost základních statistických metod - znalost práce s tabulkamy v programu Microsoft Excel - povědomí o obecných statistických principech - ochota se učit syntaxi daného programu
EKO/RSTA1
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Písemná zkouška, Seminární práce
- aktivní účast na seminářích - vypracování samostatného úkolu
|
|
Doporučená literatura
|
-
Crawley M.J., Hoboken N.J. (2007). The R book. Wiley..
-
Drozd P. (2007). Cvičení z biostatistiky. Základy práce ze softwarem R. Universitas Ostraviensis. ISBN 978-80-7368-433-4.
-
Faraway J.J. (2004). Linear Models with R. Chapman & Hall, New York..
-
Faraway J.J. (2005). Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models (Texts in Statistical Science). Chapman & Hall, New York..
-
Pekár S., Brabec M. (2009). Moderní analýza biologických dat. Scientia, Praha. ISBN 978-80-86960-44-9.
-
Wood S. (2006). Generalized Additive Models: An Introduction with R (Texts in Statistical Scence). Chapman & Hall, New York..
|