ZPRACOVÁNÍ DAT V EKOLOGII
|
|
- Jan Dvořák
- před 6 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 ZPRACOVÁNÍ DAT V EKOLOGII SPOLEČENSTEV VÍT SYROVÁTKA
2 OSNOVA PŘEDNÁŠKY o Příprava dat pro numerické analýzy typy sbíraných dat, čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA o Ekologická podobnost indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky o Ordinace lineární vs. unimodální, přímá vs. nepřímá, artefakty, ordinační diagramy, permutační testy, rozklad variance, parciální analýza, příkladové studie o Klasifikace hierarchická vs. nehierarchická, aglomerativní vs. divisivní, řízená vs. neřízená o Použití druhových atributů v analýzách funkční vlastnosti druhů (traits) vs. Ellenbergovy indikační hodnoty, vážený průměr o Indexy druhové bohatosti alfa, beta a gama diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction o Design ekologických experimentů manipulativní experimenty vs. přírodní experimenty (pozorování) o Případové studie na použití jednotlivých metod 2
3 SOFTWARE o CANOCO 5 ordinační analýzy, diagramy, odpovědní křivky druhů o PC-ORD 5 klasifikace (ordinační analýzy), analýza indikátorových druhů, analýza odlehlých bodů o STATISTICA 12 korelace, ANOVA, regresní analýzy, klasifikace, ordinace o R vše, zadarmo + kvalitní grafika Kde co sehnat: R CANOCO 5 a PC-ORD 5 instalace z webových stránek předmětu (goo.gl/si2sw3, záložka Software) STATISTICA licenci je třeba získat po přihlášení na 3
4 LITERATURA V češtině o o Lepš J. & Šmilauer P. (2001) Mnohorozměrná analýza ekologických dat v anglické verzi vyšlo v nakladatelství Cambridge v roce 2003 jako Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO 5 (v roce 2014 vyšlo druhé vydání pro CANOCO 5) Herben T. & Münzbergová Z. (2003) Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část 1. Data o druhovém složení V angličtině o Zuur A.F., Ieno E.N & Smith G.M. (2007) Analysing Ecological Data. Springer o Gotelli N.J. & Ellison A.M. (2004) A Primer of Ecological Statistics. Sinauer Associates. o Legendre P. & Legendre L. (2012) Numerical Ecology (Third English Edition). Elsevier. Webové zdroje o David Zelený Analysis of community ecology data in R o Jari Oksanen Community Analysis o Palmer M. Ordination methods for ecologists, website R friendly o Borcard D., Gillet F. & Legendre P. (2011) Numerical Ecology with R. Springer. 4
5 DALŠÍ INFORMACE o Webové stránky předmětu: goo.gl/si2sw3 přednášky, software, příklady ke cvičení, studijní materiály některé sekce vyžadují přihlášení starší stránky Davida Zeleného o Cvičení probíhat bude v počítačové učebně blokově v dohodnutých termínech a zaměřené bude na analýzu dat a jejich vizualizaci v programu CANOCO 5 tři čtyřhodinové bloky v případě zájmu o program R je možné (v liché roky) zapsat si souběžně předmět Analýza dat v ekologii společenstev v programu R (Bi7550) - blokové cvičení v R o Domácí úkol zadání bude sděleno v průběhu semestru o Zkouška vypracování závěrečné práce (pokyny viz webové stránky předmětu, sekce Závěrečná práce) zhruba půlhodinová diskuze nad závěrečnou prací, doplněná o rozšiřující otázky týkající se probírané látky 5
6 TYPY SBÍRANÝCH DAT EDA ÚPRAVA DAT PRO ANALÝZU
7 DATA V EKOLOGII SPOLEČENSTEV Společenstvo je soubor druhů, které se vyskytují společně v prostoru a v čase. (Begon 2007) o společenstvo je studovaná (závislá) proměnná (response variable) o společenstvo je vícerozměrná proměnná zaznamenána v matici (data matrix) o každý druh - jeho přítomnost nebo kvantita - představuje jeden rozměr společenstva o zaznamenaný vzorek společenstva je reprezentativní pro určitou plochu a daný čas (závislá, vícerozměná proměnná nemusí nutně být tvořena druhy: mohou to být např. proměnné prostředí, vlastnosti druhů, atd.) o prediktory (nezávislé proměnné) popisují najčastěji prostředí, zkoumáme jejich efekt na strukturu společenstva 7
8 USPOŘÁDÁNÍ DAT 1. druhová tabulka (matice) abundance, pokryvnosti, prezence/absence druhů 2. proměnné prostředí hodnoty naměřených proměnných prostředí 3. (geografické proměnné) souřadnice lokalit 4. (popisné proměnné) další proměnné popisující vzorkovací schéma, např. studovaná oblast, determinátor organismů, vzorkující, datum/období odběru... 8
9 TYPY PROMĚNNÝCH o Kategoriální (kvalitativní, nominální, prezenčně-absenční) např. substrát, půdní typy, geografická oblast binární proměnné (přítomnost-absence druhu) kategorie jsou unikátní (každý jedinec/pozorování spadá právě do jedné z nich) kategorie nelze smysluplně seřadit o Ordinální (semikvantitativní) např. Ellenbergovy indikační hodnoty pro druhy, Braun-Blanquetova stupnice pro odhad pokryvnosti druhů jednotlivé stupně (kategorie) lze seřadit, rozdíly mezi sousedními stupni jsou různě velké o Kvantitativní diskrétní (počty jedinců, měření s malou přesností), rozdíly mezi susedními stupni jsou stejně velké kontinuální (přesná měření) 9
10 ALTERNATIVNÍ DĚLENÍ PROMĚNNÝCH Typ proměnné binární (dvoustavová, 1/0) mnohostavová neseřazená (nominální) seřazená semikvantitativní (ordinální) kvantitativní (měření) diskontinuální (počty, diskrétní) kontinuální Příklady přítomnost nebo absence druhu, pohlaví typ substrátu stupnice pokryvností druhů počet jedinců teplota, hloubka půdy relativní stupnice (relative-scale) x intervalová stupnice (interval-scale) abundance, rychlost proudu C, směr větru, datum Legendre & Legendre
11 KVANTITATIVNÍ VS. SEMIKVANTITATIVNÍ o kvantitativní sice přesnější o ale semikvantitativní rychlejší a levnější o trade-off mezi počtem vzorků a přesností o semikvantitativní často postačující 11
12 PRIMÁRNÍ DATA - SBĚR 12
13 PRIMÁRNÍ DATA PŘEPIS o tabulkový editor (spreadsheet) např. Microsoft Excel o přepisujeme co nejdřív zachycení chybějících dat v poznámkách se snáz orientujeme, po čase přestanou být srozumitelné dvě kopie je obtížnější ztratit nebo zničit přítomnost dat v počítači podpoří jejich rychlé zpracování o metadata data o datech jméno studie kdo a kde data sbíral, za jakým účelem popis experimentálních jednotek, objektů metodika sběru dat a měření (velmi oceníme při psaní práce) popis proměnných, jednotky popisy zkratek 13
14 PRIMÁRNÍ DATA SPREADSHEET o v řádcích studované objekty vzorky o v sloupcích proměnné, kterými objekty charakterizujeme druhy, proměnné prostředí vysvětlivky k proměnným 14
15 ZÁLOHA DAT o Uchování a zpřístupnění primárních dat problematika dlouhodobé archivace a nosičů dat (nejlepší je stále papír bez volných kyselin + laserová tiskárna) zpřístupnění primárních dat (některé časopisy, např. Ecological Monographs, Journal of Ecology aj., to mají jako podmínku zveřejnění článku) uložení dat ve veřejně dostupných elektronických repositoriích (např. Dryad Digital Repository, nebo databázích (např. Česká Národní Fytocenologická Databáze) 15
16 KONTROLA DAT o o o o chyby (errors) někdy se chovají jako odlehlé body, je třeba zkontrolovat původní záznam a případně data opravit chybějící data (missing data, NA) možnosti jejich nahrazení (interpolace, model) vyloučení proměnné nebo vzorku který má hodně chybějících hodnot odlehlé body (outliers) EDA exploratory data analysis další úpravy: sjednocení taxonomické nomenklatury taxonomická adjustace někdy i vyloučení vzácných druhů (odstranění šumu v datech) 16
17 KONFIRMAČNÍ VS. EXPLORAČNÍ ANALÝZA DAT (hypothesis-driven vs data-driven science) Konfirmační analýza dat (confirmatory data analysis, CDA) o testuje hypotézy a generuje odhady parametrů o např. regrese, ANOVA, testy signifikance Explorační analýza dat (exploratory data analysis, EDA) o průzkum dat a hledání hypotéz, které stojí za to testovat pomocí experimentů s dalšího sběru dat o slouží také k tzv. vytěžování dat (data mining, data dredging) o grafická EDA slouží k odhalení odlehlých bodů (outliers) prozkoumání rozložení hodnot (střední hodnota, rozsah, tvar) posouzení nutnosti transformace odhalení vztahů mezi proměnnými John Tukey ( ) 17
18 DATA EXPLORATION o měla by zabrat 20% celkového času studie Proč EDA: o odhalení odlehlých bodů (outliers) o prozkoumání rozložení hodnot střední hodnota rozsah tvar rozložení (normalita, bimodalita, sešikmenost) o odhalení vztahů mezi proměnnými o posouzení nutnosti transformace 18
19 abundance Laeonereis acuta KRABICOVÝ GRAF (BOXPLOT) Laeonereis acuta data ze Zuur et al outlier (hodnota je vyšší než horní kvartil x interkvartilový rozsah, někdy ještě (STATISTICA) * kvartil + 3 x interkvartilový rozsah) maximální hodnota Q3 horní kvartil Q2 - medián Q1 spodní kvartil minimální hodnota 19
20 Frequency HISTOGRAM Laeonereis acuta Laeonereis acuta 20
21 abundance Laeonereis acuta KONDICIONÁLNÍ BOXPLOT zde outlier už není Laeonereis acuta outlier Transekt 21
22 DOTCHART CLEVELAND DOTPLOT vzorky Laeonereis acuta 22
23 KONDICIONÁLNÍ DOTCHART HODNOTY ZOBRAZENY VE SKUPINÁCH 1 Transekt 2 3 outlier, potenciální chybné měření Laeonereis acuta 23
24 BODOVÝ GRAF (SCATTER PLOT) A. outlier z hlediska vztahu Y a X Y A B B. outlier z hlediska rozložení hodnot X i Y C. outlier z hlediska rozložení hodnot i vztahu Y a X X C 24
25 BODOVÝ GRAF (SCATTER PLOT) o dramatický vliv outlierů na výsledky analýz A C 25
26 Prec_anual BODOVÝ GRAF (SCATTER PLOT) data z Altaje, Chytrý et al., in prep. T_anual 26
27 PÁROVÝ GRAF (PAIR PLOT) Prec_anual 0.9 Prec_wetM T_anual T_min.cold ALTITUDE
28 Prec_anual BODOVÝ GRAF (SCATTER PLOT) T_anual 28
29 Druhová bohatost richness cévnatých rostlin Forest Mire Given : gr Open COPLOT KONDICIONÁLNÍ BODOVÝ GRAF Given : Prec_anual T_anual 29
30 CO S OUTLIERY? o automatické odstranění z datasetu špatně! o odstranění pouze když: data chybně zaznamenána nespadají do zamýšleného studovaného prostoru (sample space), např. v důsledku havárie čističky nad lokalitou, nebo louka rozježděna čtyřkolkami o některé body se jeví jako outliery jen proto, že je nutíme do normálního rozložení extrémy v datech z log-normálního nebo exponenciálního rozložení po transformaci krásně zapadnou mezi ostatní 30
31 x^ x^ ln(x) TRANSFORMACE CO TO JE? o o o o o matematická funkce použitá na všechny původní hodnoty: Y* = f(y) f() kontinuální, monotónická, většinou jednoduchá funkce nemění pořadí hodnot mění relativní rozestupy mezi hodnotami a tudíž i varianci a tvar rozložení pořadí hodnot zůstane zachováno (transformace nemá vliv na neparametrické testy) např. odmocnina, logaritmus x^2 x^0.5 ln(x) x2 x2 x2 31
32 Počet druhů Počet druhů TRANSFORMACE PROČ? o o o o vyžaduje to statistika nenormálně rozložená data heterogenní variance (heteroscedasticity) ne vždy zcela objektivní, ale v literatuře běžný důvod - některé testy jsou platné jen při splnění předpokladů, že residua jsou normálně rozložena a mají homogenní varianci (variance nezávisí na průměru) přítomnost odlehlých hodnot linearizace vztahů lineární vztahy se lépe modelují a interpretují škála měření je arbitrární a nemusí odpovídat ekologickému významu proměnné Počet jedinců ln(počet jedinců) 32
33 Frequency Frequency TRANSFORMACE Počet jedinců ln(počet jedinců) 33
34 NORMALITA DAT o mnohé testy hypotéz platné jen při splnění některých předpokladů o jeden z nich je normalita rozložení residuí o mylné a bezdůvodné testování normality prediktorů o ideální prediktor má rozložení uniformní četnost měření se nemění podél gradientu prediktoru Zuur et al
35 Vysvětlovaná proměnná (response) RESIDUA LINEÁRNÍHO MODELU Fitované hodnoty Průměr vysvětlované proměnné Residuum Pozorované hodnoty Vysvětlující proměnná (explanatory) 35
36 VÝBĚR TRANSFORMACE o tvar rozložení (sešikmenost skeweness) o vztah proměnných o rozsah hodnot (zahrnují nulu nebo negativní hodnoty?) Negativně (doleva) sešikmené rozložení (left-skewed) Symetrické pozitivně (doprava) sešikmené rozložení (right-skewed) 36
37 log(tvetenia discoloripes + 1) Tvetenia discoloripes ČASTÉ TRANSFORMACE o Logaritmická transformace (log transformation) pro data s výrazně pozitivně (doprava) šikmou distribucí (right skewed) lognormální rozložení běžné v ekologii - násobením sady nezávislých faktorů získáme lognormálně rozloženou proměnnou Y* = log (Y), případně Y* = log (a*y + c) na základě logaritmu nezáleží (10, 2, e) konstanta a zabrání negativním hodnotám, pokud proměnná obsahuje = 1; pokud je Y z intervalu <0;1>, potom a > 1 pokud proměnná obsahuje nuly, musíme přičíst konstantu c c by měla být stejného řádu jako měřené hodnoty (např. 0,01 při hodnotách od 0,00 do 0,09), u abundancí to odpovídá 1 na konstantě c může záležet výsledek analýz (ANOVA), a proto je dobré vybírat takové číslo, aby transformovaná proměnná byla co nejvíce symetrická Froudeho číslo Froudeho číslo 37
38 LOGNORMÁLNÍ ROZLOŽENÍ x x x x x x x x x = Product log(product)
39 sqrt(y + 0.5) sqrt(y + 3/8) sqrt(y) ODMOCNINOVÁ A MOCNINOVÁ TRANSFORMACE Odmocnina (square root) o na doprava sešikmené rozložení o slabší efekt než logaritmus Y * Y Y případně * 2 Y ( Y c) ( Y c) Y pokud jsou v datech nuly, je někdy vhodné přidat konstantu c c např. 0,5 (Sokal & Rohlf, 1995) nebo 3/8 (0,375) (Anscombe 1948) o o třetí a vyšší odmocnina je účinnější na více zešikmená data (čtvrtá odmocnina se používá pro abundance druhů s mnoha nulami a několika vysokými hodnotami) vysoká odmocnina se blíží logaritmu Mocninná transformace (power transformation) o vhodná pro data negativně (doleva) sešikmená (left skewed) Y * Y Y 2 p = 2, 3 pokud p < 1 - odmocninová transformace (p = 0,5 druhá odmocnina, p = 0,25 čtvrtá odmocnina atd.) Y 39
40 PŘEHLED MOCNINNÝCH TRANSFORMACÍ Experience and experiment must guide the student (Abbott 1940) * Y Y p = -1 převrácená hodnota (reciprocal) 0 (výsledkem je 1), logaritmus je limitou funkce, pokud se p blíží 0 1/3 třetí odmocnina (cubic root) 1/2 druhá odmocnina (square root) 1 shodná hodnota 2 druhá mocnina (square) 3 třetí mocnina (cube) 4 čtvrtá mocnina... Box-Cox transformace pokud není a priori důvod pro jednu ze standardních transformací Y Y * * ( Y log e 1) / ( Y) p (pro λ 0) (pro λ = 0) λ (lambda) je zjištěna iterativně maximalizací log věrohodnostní funkce 40
41 1 Y log Y 1 Y arcsin Y DALŠÍ TRANSFORMACE arcsin (angular transformation) o vhodná pro procentické hodnoty (a obecně podíly) Y* arcsin Y použitelná pro hodnoty v intervalu <-1; 1> jemně roztahuje hodnoty blízké 0 a Y Logit o vhodná pro podíly stejně jako arcsin Y hodnoty od 0 do 1 Y* log 1 Y roztahuje hodnoty blízké 0 a 1 Reciproká transformace (reciprocal transformation) o vhodná pro poměry (například výška/hmotnost, počet dětí v populaci na počet žen atd.) 1 roztahuje hodnoty blízké nule Y* Y otáčí interpretaci Y Y 41
42 Y maxy Y miny maxy miny STANDARDIZACE PROMĚNNÝCH (LINEÁRNÍ TRANSFORMACE) Centrování (centring) Y * i Y i Y Standardizace v úzkém slova smyslu * Yi Y Yi s výsledná proměnná má průměr roven nule Y ) n 1 dává vzniknout bezrozměrným Z-skóre výsledná proměnná má průměr roven nule a směrodatnou odchylku rovnu jedné synchronizuje proměnné měřené v různých jednotkách a na různých stupnicích s n i 1 ( Y i 2 Změna rozsahu hodnot (ranging) * Yi * Yi min( Y) Yi Yi a) max( Y) b) max( Y) min( Y) výsledná proměnná je v rozsahu [0, 1] a) relativní škála (poměry mezi hodnotami zachované), b) obecná proměnná Y Y 42
43 STANDARDIZACE DRUHOVÉ MATICE o standardizace po druzích (standardization by species) dává stejnou váhu všem druhům zvýší váhu vzácných druhů a sníží váhu hojných ne vždy smysluplná (pokud se druh vyskytuje vzácně v jednom snímku, standardizace po druzích dá tomuto snímku velkou váhu bude velmi odlišný od ostatních) vhodná zejména při analýze proměnných prostředí (odstraní se rozdíly v magnitudě a rozptylu proměnných) sp1 sp2 sp3 vzorek vzorek vzorek průměr sd Y ij Y j sp1 sp2 sp3 vzorek vzorek vzorek Y ij s j sp1 sp2 sp3 vzorek vzorek vzorek
44 Proměnná Proměnná STANDARDIZACE PROMĚNNÝCH vzdálenosti mezi vzorky ovládnou proměnné s velkou variancí po standardizaci mají všechny proměnné varianci shodnou Před standardizací Po standardizaci Proměnná 1 Proměnná 1 44
45 STANDARDIZACE DRUHOVÉ MATICE o standardizace po vzorcích (standardization by samples) pokud je analýza zaměřená na relativní proporce mezi druhy, ne jejich absolutní abundance vhodné také v případě, že výsledné abundance závisí na důkladnosti, s jakou sbíráme data (např. při odchytu živočichů doba strávená na ploše, počet pastí nebo vliv špatného počasí na mobilitu živočichů) Původní hodnoty sp1 sp2 sp3 průměr sd vzorek vzorek vzorek Výpočet hodnot v prvním sloupci ( )/ ( )/ ( )/ Hodnoty standardizované po vzorcích sp1 sp2 sp3 vzorek vzorek vzorek
46 Species DALŠÍ STANDARDIZACE (PŘES VZORKY) o Species profile relativní podíly abundancí o Hellingerova transformace modifikovaný species profile, lepší statistické vlastnosti Euklidovské vzdálenosti vypočítané na transformovaných datech vedou k Hellingerově vzdálenosti (viz další část) yij y' ij y o Tětivová transformace (chord transformation) y' ij i Euklidovské vzdálenosti vypočítané na transformovaných datech vedou k tětivové vzdálenosti (viz další část) y y ij i y' ij y p ij j 1 y 2 ij Species 1 46
47 TRANSFORMACE o matematická funkce, jejíž argumenty nejsou odvozené z dat, na která je transformace aplikovaná (data independent) o nejčastější důvod je změnit tvar rozložení proměnné a zajistit homoskedasticitu STANDARDIZACE o mění data pomocí statistiky, která je spočtená na datech samotných, např. průměr, součet, rozsah aj. (data dependent) o nejčastější důvod použití je vyrovnat rozdíly v relativním významu (váze) proměnných, druhů nebo vzorků o ve své podstatě je to další typ transformace 47
48 DUMMY VARIABLES převod kvalitativní (kategoriální) proměnné na kvantitativní (binární) pokud má kategoriální proměnná n stavů (kategorií), pro její vyjádření stačí n-1 dummy proměnných o potřeba v CANOCO 4.5 (v CANOCO 5 už ne) Sample Substrát další proměnné 1 bahno... 2 písek... Sample bahno písek vegetace další proměnné bahno... 4 vegetace... 5 vegetace... 6 bahno
49 KÓDOVÁNÍ DAT (DATA CODING) o např. nahrazení kódů u alfa-numerických stupnic, např. Braun-Blanquetovy stupnice dominance-abundance Braun-Blanquetova stupnice: r ordinální hodnoty*: střední hodnoty procent**: *) van der Maarel (2007), Table 1 **) Turboveg for Windows 2 49
50 METADATA o zaznamenat veškeré transformace, standardizace, kódování do metadat! 50
ZPRACOVÁNÍ DAT V EKOLOGII
ZPRACOVÁNÍ DAT V EKOLOGII SPOLEČENSTEV VÍT SYROVÁTKA OSNOVA PŘEDNÁŠKY o Příprava dat pro numerické analýzy typy sbíraných dat, čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA o Ekologická podobnost
VíceZPRACOVÁNÍ DAT V EKOLOGII SPOLEČENSTEV
ZPRACOVÁNÍ DAT V EKOLOGII SPOLEČENSTEV OSNOVA PŘEDNÁŠKY Typy sbíraných dat kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence Příprava dat pro numerické analýzy čištění dat, odlehlé body, transformace,
VíceSTATISTICKÉ METODY; ZÍSKÁVÁNÍ INFORMACÍ Z DRUHOVÝCH A ENVIRONMENTÁLNÍCH DAT
STATISTICKÉ METODY; ZÍSKÁVÁNÍ INFORMACÍ Z DRUHOVÝCH A ENVIRONMENTÁLNÍCH DAT (NE)VÝHODY STATISTIKY OTÁZKY si klást ještě před odběrem a podle nich naplánovat design, metodiku odběru (experimentální vs.
VíceZPRACOVÁNÍ DAT V EKOLOGII SPOLEČENSTEV
ZPRACOVÁNÍ DAT V EKOLOGII SPOLEČENSTEV OSNOVA PŘEDNÁŠKY Příprava dat pro numerické analýzy čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA Design ekologických experimentů manipulativní experimenty
VíceZPRACOVÁNÍ DAT V EKOLOGII SPOLEČENSTEV
ZPRACOVÁNÍ DAT V EKOLOGII SPOLEČENSTEV OSNOVA PŘEDNÁŠKY Příprava dat pro numerické analýzy čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA Design ekologických experimentů manipulativní experimenty
VíceAnalýza dat na PC I.
CENTRUM BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Lékařská a Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita Analýza dat na PC I. Popisná analýza v programu Statistica IBA výuka Základní popisná statistika Popisná statistika
VíceStatistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík
Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012 Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza Jan Kracík jan.kracik@vsb.cz Statistika věda o získávání znalostí z empirických dat empirická
VícePopisná statistika. Statistika pro sociology
Popisná statistika Jitka Kühnová Statistika pro sociology 24. září 2014 Jitka Kühnová (GSTAT) Popisná statistika 24. září 2014 1 / 31 Outline 1 Základní pojmy 2 Typy statistických dat 3 Výběrové charakteristiky
VíceObsah Úvod Kapitola 1 Než začneme Kapitola 2 Práce s hromadnými daty před analýzou
Úvod.................................................................. 11 Kapitola 1 Než začneme.................................................................. 17 1.1 Logika kvantitativního výzkumu...........................................
VíceÚvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi
Obsah 1 Úvodem 13 2 Dříve les než stromy 17 2.1 Nejednoznačnost terminologie 17 2.2 Volba metody analýzy dat 23 2.3 Přehled vybraných vícerozměrných metod 25 2.3.1 Metoda hlavních komponent 26 2.3.2 Faktorová
VícePCA BIPLOT ŠKÁLOVÁNÍ OS (1)
PCA BIPLOT ŠKÁLOVÁNÍ OS (1) 1 (sites) o zaměření na odlišnosti mezi lokalitami zachovány euklidovské vzdálenosti mezi vzorky úhly mezi šipkami neodpovídají kovariancím (korelacím) proměnných variance skóre
VícePŘÍKLADY POUŽITÍ ORDINAČNÍCH METOD
PŘÍKLADY POUŽITÍ ORDINAČNÍCH METOD 1 PŘÍKLAD NA ROZKLAD VARIANCE SPOLEČENSTVA MĚKKÝŠŮ NA PRAMENIŠTÍCH druhové složení společenstev měkkýšů druhové složení slatiništní vegetace ph Ca cond Mg Na měřené proměnné
VíceZáklady popisné statistiky. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek
Základy popisné statistiky Anotace Realitu můžeme popisovat různými typy dat, každý z nich se specifickými vlastnostmi, výhodami, nevýhodami a vlastní sadou využitelných statistických metod -od binárních
VíceZPRACOVÁNÍ DAT V EKOLOGII SPOLEČENSTEV
ZPRACOVÁNÍ DAT V EKOLOGII SPOLEČENSTEV OSNOVA PŘEDNÁŠKY Příprava dat pro numerické analýzy typy sbíraných dat, čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA Ekologická podobnost indexy podobnosti
VíceEKOLOGICKÁ PODOBNOST (ECOLOGICAL RESEMBLANCE) David Zelený Zpracování dat v ekologii společenstev
EKOLOGICKÁ PODOBNOST (ECOLOGICAL RESEMBLANCE) EKOLOGICKÁ PODOBNOST Q VS R ANALÝZA Vzorky Druhy druh 1 druh 2 druh 3 vzorek 1 0 1 1 vzorek 2 1 0 0 vzorek 3 0 4 4 vztahy mezi vzorky Q analýza vztahy mezi
VíceRNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.
Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 7 Jak hodnotit vztah spojitých proměnných
VícePravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická
VíceZPRACOVÁNÍ DAT V EKOLOGII SPOLEČENSTEV
ZPRACOVÁNÍ DAT V EKOLOGII SPOLEČENSTEV OSNOVA PŘEDNÁŠKY Příprava dat pro numerické analýzy čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA Design ekologických experimentů manipulativní experimenty
VíceMatematika III. 27. listopadu Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III
Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava 27. listopadu 2017 Typy statistických znaků (proměnných) Typy proměnných: Kvalitativní proměnná (kategoriální, slovní,... ) Kvantitativní proměnná (numerická,
VíceANALÝZA DAT V R 2. POPISNÉ STATISTIKY. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK.
ANALÝZA DAT V R 2. POPISNÉ STATISTIKY Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK www.biostatisticka.cz CO SE SKRÝVÁ V DATECH data sbíráme proto, abychom porozuměli
VícePravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 010 1.týden (0.09.-4.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza
VíceKorelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza
Korelační a regresní analýza 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza Pearsonův korelační koeficient u intervalových a poměrových dat můžeme jako
VíceGrafický a číselný popis rozložení dat 3.1 Způsoby zobrazení dat Metody zobrazení kvalitativních a ordinálních dat Metody zobrazení kvan
1 Úvod 1.1 Empirický výzkum a jeho etapy 1.2 Význam teorie pro výzkum 1.2.1 Konstrukty a jejich operacionalizace 1.2.2 Role teorie ve výzkumu 1.2.3 Proces ověření hypotéz a teorií 1.3 Etika vědecké práce
VícePokročilé neparametrické metody. Klára Kubošová
Pokročilé neparametrické metody Klára Kubošová Pokročilé neparametrické metody Výuka 13 přednášek doplněných o praktické cvičení v SW Úvod do neparametrických metod + princip rozhodovacích stromů Klasifikační
VícePSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 10
PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 10 TESTY PRO NOMINÁLNÍ A ORDINÁLNÍ PROMĚNNÉ NEPARAMETRICKÉ METODY... a to mělo, jak sám vidíte, nedozírné následky. Smrť Analýza četností hodnot
VíceUNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 3. 11.
UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu Aplikace STAT1 Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 Jiří Neubauer, Marek Sedlačík, Oldřich Kříž 3. 11. 2012 Popis a návod k použití aplikace
VícePopisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel
Popisná statistika Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Máme k dispozici data o počtech bodů z 1. a 2. zápočtového testu z Matematiky I v zimním semestru 2015/2016 a to za všech 762 studentů,
Více6. Lineární regresní modely
6. Lineární regresní modely 6.1 Jednoduchá regrese a validace 6.2 Testy hypotéz v lineární regresi 6.3 Kritika dat v regresním tripletu 6.4 Multikolinearita a polynomy 6.5 Kritika modelu v regresním tripletu
VíceMgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu
Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu K čemu slouží statistika Popisuje velké soubory dat pomocí charakteristických čísel (popisná statistika). Hledá skryté zákonitosti v souborech
VíceSEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Leptání plasmou Ing. Pavel Bouchalík 1. ÚVOD Tato semestrální práce obsahuje písemné vypracování řešení příkladu Leptání plasmou. Jde o praktickou zkoušku znalostí získaných při přednáškách
VíceANALÝZA DAT V R 3. POPISNÉ STATISTIKY, NÁHODNÁ VELIČINA. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK
ANALÝZA DAT V R 3. POPISNÉ STATISTIKY, NÁHODNÁ VELIČINA Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK www.biostatisticka.cz POPISNÉ STATISTIKY - OPAKOVÁNÍ jedna kvalitativní
VíceStatistika. cílem je zjednodušit nějaká data tak, abychom se v nich lépe vyznali důsledkem je ztráta informací!
Statistika aneb známe tři druhy lži: úmyslná neúmyslná statistika Statistika je metoda, jak vyjádřit nejistá data s přesností na setinu procenta. den..00..00 3..00..00..00..00..00..00..00..00..00..00 3..00..00..00..00..00..00..00
VíceCvičení 12: Binární logistická regrese
Cvičení 12: Binární logistická regrese Příklad: V roce 2014 konalo státní závěrečné zkoušky bakalářského studia na jisté fakultě 167 studentů. U každého studenta bylo zaznamenáno jeho pohlaví (0 žena,
VíceZPRACOVÁNÍ DAT V EKOLOGII SPOLEČENSTEV
ZPRACOVÁNÍ DAT V EKOLOGII SPOLEČENSTEV OSNOVA PŘEDNÁŠKY Příprava dat pro numerické analýzy typy sbíraných dat, čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA Ekologická podobnost indexy podobnosti
VíceTRANSFORMACE CO TO JE?
TRANSFORMACE CO TO JE? matematická funkce pužitá na všechny půvdní hdnty: * = f() f() kntinuální, mntónická, většinu jednduchá funkce nemění přadí hdnt mění relativní rzestupy mezi hdntami a tudíž i varianci
VíceOtázky k měření centrální tendence. 1. Je dáno rozložení, ve kterém průměr = medián. Co musí být pravdivé o tvaru tohoto rozložení?
Otázky k měření centrální tendence 1. Je dáno rozložení, ve kterém průměr = medián. Co musí být pravdivé o tvaru tohoto rozložení? 2. Určete průměr, medián a modus u prvních čtyř rozložení (sad dat): a.
Vícemarek.pomp@vsb.cz http://homel.vsb.cz/~pom68
Statistika B (151-0303) Marek Pomp ZS 2014 marek.pomp@vsb.cz http://homel.vsb.cz/~pom68 Cvičení: Pavlína Kuráňová & Marek Pomp Podmínky pro úspěšné ukončení zápočet 45 bodů, min. 23 bodů, dvě zápočtové
VíceKorelační a regresní analýza
Korelační a regresní analýza Analýza závislosti v normálním rozdělení Pearsonův (výběrový) korelační koeficient: r = s XY s X s Y, kde s XY = 1 n (x n 1 i=0 i x )(y i y ), s X (s Y ) je výběrová směrodatná
Více31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě
31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě Motto Statistika nuda je, má však cenné údaje. strana 3 Statistické charakteristiky Charakteristiky polohy jsou kolem ní seskupeny ostatní hodnoty
VíceZPRACOVÁNÍ DAT V EKOLOGII SPOLEČENSTEV
ZPRACOVÁNÍ DAT V EKOLOGII SPOLEČENSTEV OSNOVA PŘEDNÁŠKY Typy sbíraných dat kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence Příprava dat pro numerické analýzy čištění dat, odlehlé body, transformace,
VícePravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1
Logistická regrese Menu: QCExpert Regrese Logistická Modul Logistická regrese umožňuje analýzu dat, kdy odezva je binární, nebo frekvenční veličina vyjádřená hodnotami 0 nebo 1, případně poměry v intervalu
VícePokud data zadáme přes "Commands" okno: SDF1$X1<-c(1:15) //vytvoření řady čísel od 1 do 15 SDF1$Y1<-c(1.5,3,4.5,5,6,8,9,11,13,14,15,16,18.
Regresní analýza; transformace dat Pro řešení vztahů mezi proměnnými kontinuálního typu používáme korelační a regresní analýzy. Korelace se používá pokud nelze určit "kauzalitu". Regresní analýza je určena
VícePSY Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 3. Transformace skórů a kvantily normálního rozložení
PSY117 2016 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 3 Transformace skórů a kvantily normálního rozložení Transformace skórů (dat) Pro usnadnění porozumění a možnost dalších analýz často přepočítáváme
VíceNejčastější chyby v explorační analýze
Nejčastější chyby v explorační analýze Obecně doporučuju přečíst přednášku 5: Výběrová šetření, Exploratorní analýza http://homel.vsb.cz/~lit40/sta1/materialy/io.pptx Použití nesprávných charakteristik
VíceZpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi.
SEMINÁRNÍ PRÁCE Zadání: Data: Statistické metody: Zpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi. Minimálně 6 proměnných o 30 pozorováních (z toho 2 proměnné
Vícepravděpodobnosti, popisné statistiky
8. Modelová rozdělení pravděpodobnosti, popisné statistiky Rozdělení pravděpodobnosti Normální rozdělení jako statistický model Přehled a aplikace modelových rozdělení Popisné statistiky Anotace Klasickým
VíceKategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1
Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA 2018 4. dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1 Typy proměnných nominální (nominal) o dvou hodnotách lze říci pouze
VíceStatistická analýza jednorozměrných dat
Statistická analýza jednorozměrných dat Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Univerzita Pardubice, Pardubice 31.ledna 2011 Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem
Více5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza
5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza 5.1 Vícerozměrná data a vícerozměrná rozdělení Při zpracování vícerozměrných dat se hledají souvislosti mezi dvěma, případně
VícePOPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica
POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica Program Statistica I Statistica je velmi podobná Excelu. Na základní úrovni je to klikací program určený ke statistickému zpracování dat.
VíceStatistické metody. Martin Schindler KAP, tel , budova G. naposledy upraveno: 9.
Statistické metody Matematika pro přírodní vědy přednášející: konzul. hodiny: e-mail: Martin Schindler KAP, tel. 48 535 2836, budova G po dohodě martin.schindler@tul.cz naposledy upraveno: 9. ledna 2015,
VíceNUMERICKÁ KLASIFIKACE. David Zelený Zpracování dat v ekologii společenstev
NUMERICKÁ KLASIFIKACE http://wfc3.gsfc.nasa.gov PROČ MÁ SMYSL VĚCI KLASIFIKOVAT? vlnová délka (~ ekologický gradient) 172 http://wfc3.gsfc.nasa.gov PROČ MÁ SMYSL VĚCI KLASIFIKOVAT? vlnová délka (~ ekologický
VíceVícerozměrné metody. PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 12. Schematický úvod
PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 12 Vícerozměrné metody Schematický úvod Co je na slově statistika tak divného, že jeho vyslovení tak často způsobuje napjaté ticho? William Kruskal
VíceStatistika pro geografy
Statistika pro geografy 2. Popisná statistika Mgr. David Fiedor 23. února 2015 Osnova 1 2 3 Pojmy - Bodové rozdělení četností Absolutní četnost Absolutní četností hodnoty x j znaku x rozumíme počet statistických
VíceAplikovaná statistika v R
Aplikovaná statistika v R Filip Děchtěrenko Matematicko-fyzikální fakulta filip.dechterenko@gmail.com 15.5.2014 Filip Děchtěrenko (MFF UK) Aplikovaná statistika v R 15.5.2014 1 / 15 Co bude náplní našich
VícePlánování experimentu
Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Autor: Ing. Radek Růčka Přednášející: Prof. Ing. Jiří Militký, CSc. 1. LEPTÁNÍ PLAZMOU 1.1 Zadání Proces
VíceTomáš Karel LS 2012/2013
Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení ze 4ST201. Na případné faktické chyby v této prezentaci mě prosím upozorněte. Děkuji Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není v nich obsaženo
VíceMann-Whitney U-test. Znaménkový test. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek
10. Neparametrické y Mann-Whitney U- Wilcoxonův Znaménkový Shrnutí statistických ů Typ srovnání Nulová hypotéza Parametrický Neparametrický 1 skupina dat vs. etalon Střední hodnota je rovna hodnotě etalonu.
VícePRŮZKUMOVÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Exploratory Data Analysis (EDA)
PRŮZKUMOVÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Exploratory Data Analysis (EDA) Reprezentativní náhodný výběr: 1. Prvky výběru x i jsou vzájemně nezávislé. 2. Výběr je homogenní, tj. všechna x i jsou ze stejného
Více1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností,
KMA/SZZS1 Matematika 1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností, operace s limitami. 2. Limita funkce
VíceMetodologie pro ISK II
Metodologie pro ISK II Všechny hodnoty z daného intervalu Zjišťujeme: Centrální míry Variabilitu Šikmost, špičatost Percentily (decily, kvantily ) Zobrazení: histogram MODUS je hodnota, která se v datech
VíceAplikovaná statistika v R - cvičení 3
Aplikovaná statistika v R - cvičení 3 Filip Děchtěrenko Matematicko-fyzikální fakulta filip.dechterenko@gmail.com 5.8.2014 Filip Děchtěrenko (MFF UK) Aplikovaná statistika v R 5.8.2014 1 / 10 Lineární
Více5EN306 Aplikované kvantitativní metody I
5EN306 Aplikované kvantitativní metody I Přednáška 3 Zuzana Dlouhá Předmět a struktura kurzu 1. Úvod: struktura empirických výzkumů 2. Tvorba ekonomických modelů: teorie 3. Data: zdroje a typy dat, význam
VíceMetody sociálních výzkumů. Velmi skromný úvod do statistiky. Motto: Jsou tři druhy lži-lež prostá, lež odsouzeníhodná a statistika.
Metody sociálních výzkumů Velmi skromný úvod do statistiky. Motto: Jsou tři druhy lži-lež prostá, lež odsouzeníhodná a statistika. Statistika Význam slova-vychází ze slova stát, s jeho administrativou
VícePravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 2010 1.týden (20.09.-24.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza
VíceStatistika. Diskrétní data. Spojitá data. Charakteristiky polohy. Charakteristiky variability
I Přednáška Statistika Diskrétní data Spojitá data Charakteristiky polohy Charakteristiky variability Statistika deskriptivní statistika ˆ induktivní statistika populace (základní soubor) ˆ výběr parametry
Více5EN306 Aplikované kvantitativní metody I
5EN306 Aplikované kvantitativní metody I Přednáška 3 Zuzana Dlouhá Předmět a struktura kurzu 1. Úvod: struktura empirických výzkumů 2. Tvorba ekonomických modelů: teorie 3. Data: zdroje a typy dat, význam
VíceINDEXY DIVERZITY. David Zelený Zpracování dat v ekologii společenstev
INDEXY DIVERZITY Jurasinski et al. (2009) ALFA, BETA A GAMA DIVERZITA Alfa diverzita druhová bohatost vzorku Beta diverzita (species turnover) změna v druhovém složení mezi vzorky Gama diverzita celková
VíceRegresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
VíceInformační technologie a statistika 1
Informační technologie a statistika 1 přednášející: konzul. hodiny: e-mail: Martin Schindler KAP, tel. 48 535 2836, budova G po dohodě martin.schindler@tul.cz naposledy upraveno: 21. září 2015, 1/33 Požadavek
VíceRegresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
VíceRNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.
Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 3 Jak a kdy použít parametrické a
VícePravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 2010 1.týden (20.09.-24.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza
VícePSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii seminář 9. Statistické testování hypotéz
PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii seminář 9 Statistické testování hypotéz Základní výzkumné otázky/hypotézy 1. Stanovení hodnoty parametru =stanovení intervalu spolehlivosti na μ, σ, ρ,
VíceSTATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY
STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY 1 Vytvořeno s podporou projektu Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipliny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.0021)
VíceTabulka 1. Výběr z datové tabulky
1. Zadání domácího úkolu Vyberte si datový soubor obsahující alespoň jednu kvalitativní a jednu kvantitativní proměnnou s alespoň 30 statistickými jednotkami (alespoň 30 jednotlivých údajů). Zdroje dat
VíceELLENBERGOVY INDIKAČNÍ HODNOTY. David Zelený Zpracování dat v ekologii společenstev
3 2 6 6 5 2 ELLENBERGOVY INDIKAČNÍ HODNOTY ELLENBERGOVY INDIKAČNÍ HODNOTY (EIH) optima druhů rostlin na gradientu živin, vlhkosti, půdní reakce, kontinentality, teploty, světla a salinity (salinita se
VíceTomáš Karel LS 2012/2013
Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není
VícePopisná statistika kvantitativní veličiny
StatSoft Popisná statistika kvantitativní veličiny Protože nám surová data obvykle žádnou smysluplnou informaci neposkytnou, je žádoucí vyjádřit tyto ve zhuštěnější formě. V předchozím dílu jsme začali
Více{ } ( 2) Příklad: Test nezávislosti kategoriálních znaků
Příklad: Test nezávislosti kategoriálních znaků Určete na hladině významnosti 5 % na základě dat zjištěných v rámci dotazníkového šetření ve Šluknově, zda existuje závislost mezi pohlavím respondenta a
VíceStručný úvod do vybraných zredukovaných základů statistické analýzy dat
Stručný úvod do vybraných zredukovaných základů statistické analýzy dat Statistika nuda je, má však cenné údaje. Neklesejme na mysli, ona nám to vyčíslí. Z pohádky Princové jsou na draka Populace (základní
VícePrůzkumová analýza dat
Průzkumová analýza dat Proč zkoumat data? Základ průzkumové analýzy dat položil John Tukey ve svém díle Exploratory Data Analysis (odtud zkratka EDA). Často se stává, že data, se kterými pracujeme, se
VíceSTATISTIKA. Inovace předmětu. Obsah. 1. Inovace předmětu STATISTIKA... 2 2. Sylabus pro předmět STATISTIKA... 3 3. Pomůcky... 7
Inovace předmětu STATISTIKA Obsah 1. Inovace předmětu STATISTIKA... 2 2. Sylabus pro předmět STATISTIKA... 3 3. Pomůcky... 7 1 1. Inovace předmětu STATISTIKA Předmět Statistika se na bakalářském oboru
VíceZáklady biostatistiky II. Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II
Základy biostatistiky II Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II Teoretické rozložení-matematické modely rozložení Naměřená data Výběrové rozložení Teoretické rozložení 1 e 2 x 2 Teoretické rozložení-matematické
VíceZpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Zpracování náhodného výběru popisná statistika Ing. Michal Dorda, Ph.D. Základní pojmy Úkolem statistiky je na základě vlastností výběrového souboru usuzovat o vlastnostech celé populace. Populace(základní
VíceINDEXY DIVERZITY. David Zelený Zpracování dat v ekologii společenstev
INDEXY DIVERZITY ALFA, BETA A GAMA DIVERZITA Alfa diverzita druhová bohatost vzorku Beta diverzita (species turnover) změna v druhovém složení mezi vzorky Gama diverzita celková druhová bohatost regionu
VíceStatistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup
Statistika Regresní a korelační analýza Úvod do problému Roman Biskup Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích Ekonomická fakulta (Zemědělská fakulta) Katedra aplikované matematiky a informatiky 2008/2009
VíceČETNOSTI A ROZLOŽENÍ ČETNOSTÍ
PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 2 ČETNOSTI A ROZLOŽENÍ ČETNOSTÍ Je snadné lhát s pomocí statistiky. Je těžké říkat pravdu bez ní. Andrejs Dunkels; wikiquote Jaké hodnoty máme
VíceZáklady popisné statistiky
Základy popisné statistiky Michal Fusek Ústav matematiky FEKT VUT, fusekmi@feec.vutbr.cz 8. přednáška z ESMAT Michal Fusek (fusekmi@feec.vutbr.cz) 1 / 26 Obsah 1 Základy statistického zpracování dat 2
Vícepřesné jako tabulky, ale rychle a lépe mohou poskytnou názornou představu o důležitých tendencích a souvislostech.
3 Grafické zpracování dat Grafické znázorňování je velmi účinný způsob, jak prezentovat statistické údaje. Grafy nejsou tak přesné jako tabulky, ale rychle a lépe mohou poskytnou názornou představu o důležitých
VíceZáklady pravděpodobnosti a statistiky. Popisná statistika
Základy pravděpodobnosti a statistiky Popisná statistika Josef Tvrdík Přírodovědecká fakulta, katedra informatiky josef.tvrdik@osu.cz konzultace v úterý 14.10 až 15.40 hod. Příklad ze života Cimrman, Smoljak/Svěrák,
Více4. Zpracování číselných dat
4. Zpracování číselných dat 4.1 Jednoduché hodnocení dat 4.2 Začlenění dat do písemné práce Zásady zpracování vědecké práce pro obory BOZO, PÚPN, LS 2011 4.1 Hodnocení číselných dat Popisná data: střední
Více2. Základní typy dat Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky Frekvenční tabulky Grafický popis dat
2. Základní typy dat Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky Frekvenční tabulky Grafický popis dat Anotace Realitu můžeme popisovat různými typy dat, každý z nich se specifickými vlastnostmi,
VíceKontingenční tabulky v Excelu. Představení programu Statistica
ASTAc/01 Biostatistika 2. cvičení Kontingenční tabulky v Excelu Základní popisné statistiky Představení programu Statistica Import a základní popis dat ve Statistice, M. Cvanová I. Kontingenční tabulky
VíceZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY
zhanel@fsps.muni.cz ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY METODY DESKRIPTIVNÍ STATISTIKY 1. URČENÍ TYPU ŠKÁLY (nominální, ordinální, metrické) a) nominální + ordinální neparametrické stat. metody b) metrické
VíceELLENBERGOVY INDIKAČNÍ HODNOTY. David Zelený Zpracování dat v ekologii společenstev
3 2 6 6 5 2 ELLENBERGOVY INDIKAČNÍ HODNOTY ELLENBERGOVY INDIKAČNÍ HODNOTY (EIH) optima druhů rostlin na gradientu ţivin, vlhkosti, půdní reakce, kontinentality, teploty, světla a salinity (salinita se
VíceZákladní statistické charakteristiky
Základní statistické charakteristiky Základní statistické charakteristiky slouží pro vzájemné porovnávání statistických souborů charakteristiky = čísla, pomocí kterých porovnáváme Základní statistické
VíceStatistická analýza. jednorozměrných dat
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie icenční studium chemometrie Statistické zpracování dat Statistická analýza jednorozměrných dat Zdravotní ústav se sídlem v
VícePředpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2
Na úloze ukážeme postup analýzy velkého výběru s odlehlými prvky pro určení typu rozdělení koncentrace kyseliny močové u 50 dárců krve. Jaká je míra polohy a rozptýlení uvedeného výběru? Z grafických diagnostik
Více