Problémy malých populací
|
|
- Žaneta Sedláčková
- před 4 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Problémy malých populací
2 Rozložení velikostí populací Velikost populace Pocet pripadu Scorzonera hispanica
3 Vlivy Deterministické Ztráta opylovačů, neschopnost nalézt partnera, neschopnost obrany proti predátorům Stochastické Výsledek náhodných fluktuací bez jasného směru
4 Vlivy Demografické ovlivňující přímo populační dynamiku druhu Genetické vlivy přes genetickou diversitu
5 Demografické vlivy Demografická stochasticita Environmentální stochasticita Katastrofy Vlivy způsobené absencí dostatku sousedů stejného druhu (Allee effects)
6 Stochasticita Demografická aplikace fixních pravděpodobností na limitovaném počtu jedinců Environmentální aplikace variabilních pravděpodobností
7 Demografická stochasticita
8 Demografická stochasticita Aplikace pravděpodobností události na konečně velikém vzorku (mortalita, reprodukce.) Problém pouze při malých počtech
9 1.75 Pomer Pocet pokusu
10 Data Pravděpodobnosti přechodu mezi jednotlivými částmi životního cyklu
11 Lathyrus vernus
12 Killer whale Data
13 Populační přechodové matice Růstová rychlost Stabilní velikostní složení
14 Jak modelovat demografickou Násobení matic stochasticitu? Vegetativní Kvetoucí Vegetativní 2 Kvetoucí.5 3 Velikost populace Čas
15 Aplikace pravděpodobnosti na každého jedince zvlášť Velikost populace Průměr Štěstí Smůla Čas Výpočetně neefektivní
16 Alternativa Využití znalosti o rozložení jednotlivých proměnných Pravděpodobnosti přechodů Multinomické rozdělení Reprodukce binomické či Poissonovo
17 Killer whales 1: yearling 2: juvenile 3: mature females 4: post reproductive females
18 = P G P G P G F F A F = 3 2 F F = P G P G P G T
19 Killer whale Pouze 1 potomek na samici, počet potomků má binomické rozdělení Ostatní přechody multinomické rozdělení
20 Killer whale Populace začínající se 4 jedinci
21 Velikost populace Pravděpodobnost vymření Velikost populace Killer whale
22 Projekce velikosti populace v čase
23 Demografická či environmentální stochasticita? Je pravděpodobné, že se jedinec nereprodukuje po danou dobu? Doba bez reprodukce killer whale (pravděpodobnost 5 let bez reprodukce)
24 Extinkce genetických linií Branching process models
25 Environmentální stochasticita
26 Environmentální stochasticita Variabilita demografie v čase Kombinace dobrých a špatných roků
27 Data Variabilita v pravděpodobnostech jednotlivých přechodů v matici v čase Záměna časové a prostorové variability
28 Modely environmentální stochasticity Nezávislé chování mezi lety Markov chains závislost stavů prostředí mezi lety Autoregresivní techniky kontinuální změny kvality
29 Nezávislé chování mezi lety Náhodná kombinace kvalit v čase Každá kvalita stejnou pravděpodobnost Data o časové (či prostorové) variabilitě demografie = tj. soubor více demografických matic
30 Variabilita přechodů Celé matice vs. jednotlivé přechody Kovariance
31 Scorzonera hispanica a1 b1 c1 d1 a1 b1 c1 d
32 Thomas 199, simulace
33 Variabilita vs. průměr Variabilita pdp. přežití u menších populací Průměr - Dlouhodobé trendy
34 Jak spočítat průměrnou růstovou rychlost ve stochastickém prostředí Nelze průměr závisí na stabilním velikostním složení Simulace mnohonásobná kombinace všech matic
35 Dlouhodobá růstová rychlost populace
36 Demo. a env. stochasticita
37 Extinkce Demo. stochasticita celá čísla Env. stochasticita frakce, nutno ošetřit
38 Disturbance
39 Vliv disturbancí Vztah velikosti disturbance a její frekvence Problém kvantifikace
40 Song et al. 21 Disturbance
41 Bez disturbancí S disturbancemi Mangel & Tier 1994, simul
42 Allee effect
43 Allee effect Snížená možnost najít partnera v důsledku nízké populační hustoty
44 Limitace počtem opylovačů Ågren, J. (1996), Lythrum salicaria
45 Limitace pylem Jak zjistit separovat od vitality kytky, kvality stanoviště
46 Ågren, J. (1996), Lythrum salicaria
47 Velikost populace a přežití kombinace faktorů Berger 199, bighorn sheep
48 Demografická stochasticita Význam demografické stochasticity pro velikost populace Vliv velikosti populace na význam demografické stochasticity Pravděpodobnost extinkce v důsledku demografické stochasticity Význam demografie druhu pro vliv demografické stochasticity Environmentální stochasticita Projekce druhu v čase (Scorzonera, Succisa) Dlouhodobá růstová rychlost Růstová rychlost vs. variabilita
Genetika vzácných druhů zuzmun
Genetika vzácných druhů Publikace Frankham et al. (2003) Introduction to conservation genetics Časopis Conservation genetics, založeno 2000 (máme online) Objekt studia Genetická diversita Rozložení genetické
VíceTEORIE OSTROVNÍ BIOGEOGRAFIE (TOB)
Organismy v krajině krajinné uspořádání a jeho vliv na organismy, populace a společenstva teorie ostrovní biogeografie metapopulační teorie zdroje a propady 34 TEORIE OSTROVNÍ BIOGEOGRAFIE (TOB) MacArthur
VíceGenetika kvantitativních znaků
Genetika kvantitativních znaků Kvantitavní znaky Plynulá variabilita Metrické znaky Hmotnost, výška Dojivost Srstnatost Počet vajíček Velikost vrhu Biochemické parametry (aktivita enzymů) Imunologie Prahové
VíceCo je populační biologie. Specifika populační biologie. rostlin
Co je populační biologie Specifika populační biologie rostlin Co je populační biologie? Disciplína studující změny velikosti populace v čase. N t+1 = N t + N t+1 = N t + B Birth N t+1 = N t + B - D Birth
VíceWorld of Plants Sources for Botanical Courses
Speciace a extinkce Speciace Pojetí speciace dominuje proces, při němž vznikají nové druhy organismů z jednoho předka = kladogeneze, štěpná speciace jsou možné i další procesy hybridizace (rekuticulate
VíceNáhodná veličina Číselné charakteristiky diskrétních náhodných veličin Spojitá náhodná veličina. Pravděpodobnost
Pravděpodobnost Náhodné veličiny a jejich číselné charakteristiky Petr Liška Masarykova univerzita 19.9.2014 Představme si, že provádíme pokus, jehož výsledek dokážeme ohodnotit číslem. Před provedením
VíceInovace studia molekulární a buněčné biologie reg. č. CZ.1.07/2.2.00/
Inovace studia molekulární a buněčné biologie reg. č. CZ.1.07/2.2.00/07.0354 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky Populační genetika (KBB/PG)
VíceSSOS_ZE_1.14 Jedinec, druh, populace
Číslo projektu Číslo a název šablony klíčové aktivity DUM číslo a název CZ.1.07/1.5.00/34.0378 Zefektivnění výuky prostřednictvím ICT technologií III/2- Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT
VícePROSTOROVÁ EKOLOGIE, metapopulace, kvantitativní změny populace
Partnerství pro rozvoj vzdělávání a komunikace v ochraně přírody reg. číslo: CZ.1.07/2.4.00/17.0073 PROSTOROVÁ EKOLOGIE, metapopulace, kvantitativní změny populace Filip Harabiš Katedra ekologie, FŽP,
VíceKooperace a Aleeho efekt. Kristýna Kopperová
Kooperace a Aleeho efekt Kristýna Kopperová Kooperace uvnitř populace Chování dvou a více jedinců, které je ve výsledku výhodné Může zlepšit přežívání a plodnost (a tím zvýšit populační růst) Altruismus
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
VíceTomimatsu H. &OharaM. (2003): Genetic diversity and local population structure of fragmented populations of Trillium camschatcense (Trilliaceae).
Populační studie Tomimatsu H. &OharaM. (2003): Genetic diversity and local population structure of fragmented populations of Trillium camschatcense (Trilliaceae). Biological Conservation 109: 249 258.
VíceHardy-Weinbergův zákon - cvičení
Genetika a šlechtění lesních dřevin Hardy-Weinbergův zákon - cvičení Doc. Ing. RNDr. Eva Palátová, PhD. Ústav zakládání a pěstění lesů LDF MENDELU Brno Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním
Více13. Lineární procesy
. Lineární procesy. Lineární procesy Našim cílem je studovat lineární (iterované) procesy. Každý takový proces je zadán čtvercovou maticí A Mat k k (R). Dále víme, že systém se v čase t n nachází ve stavu
VíceIII. Úplná pravděpodobnost. Nezávislé pokusy se dvěma výsledky. Úplná pravděpodobnost Nezávislé pokusy se dvěma výsledky Náhodná veličina
III Přednáška Úplná pravděpodobnost Nezávislé pokusy se dvěma výsledky Náhodná veličina Pravděpodobnost při existenci neslučitelných hypotéz Věta Mějme jev. Pokud H 1,H 2, : : :,H n tvoří úplnou skupinu
VíceStatistická analýza dat v psychologii. Věci, které můžeme přímo pozorovat, jsou téměř vždy pouze vzorky. Alfred North Whitehead
PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 8 Statistické usuzování, odhady Věci, které můžeme přímo pozorovat, jsou téměř vždy pouze vzorky. Alfred North Whitehead Barevná srdíčka kolegyně
VíceNáhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti
3.2 Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti Bůh hraje se světem hru v kostky. Jsou to ale falešné kostky. Naším hlavním úkolem je zjistit, podle jakých pravidel byly označeny, a pak toho využít pro
VíceLékařská biofyzika, výpočetní technika I. Biostatistika Josef Tvrdík (doc. Ing. CSc.)
Lékařská biofyzika, výpočetní technika I Biostatistika Josef Tvrdík (doc. Ing. CSc.) Přírodovědecká fakulta, katedra informatiky josef.tvrdik@osu.cz konzultace úterý 14.10 až 15.40 hod. http://www1.osu.cz/~tvrdik
VíceTéma 22. Ondřej Nývlt
Téma 22 Ondřej Nývlt nyvlto1@fel.cvut.cz Náhodná veličina a náhodný vektor. Distribuční funkce, hustota a pravděpodobnostní funkce náhodné veličiny. Střední hodnota a rozptyl náhodné veličiny. Sdružené
VíceKameyama Y. et al. (2001): Patterns and levels of gene flow in Rhododendron metternichii var. hondoense revealed by microsatellite analysis.
Populační studie Kameyama Y. et al. (2001): Patterns and levels of gene flow in Rhododendron metternichii var. hondoense revealed by microsatellite analysis. Molecular Ecology 10:205 216 Proč to studovali?
VíceInferenční statistika - úvod. z-skóry normální rozdělení pravděpodobnost rozdělení výběrových průměrů
Inferenční statistika - úvod z-skóry normální rozdělení pravděpodobnost rozdělení výběrových průměrů Pravděpodobnost postupy induktivní statistiky vycházejí z teorie pravděpodobnosti pravděpodobnost, že
VícePravděpodobnost a statistika I KMA/K413
Pravděpodobnost a statistika I KMA/K413 Konzultace 3 Přírodovědecká fakulta Katedra matematiky jiri.cihlar@ujep.cz Kovariance, momenty Definice kovariance: Kovariance náhodných veličin Dále můžeme dokázat:,
VíceInovace studia molekulární a buněčné biologie reg. č. CZ.1.07/2.2.00/
Inovace studia molekulární a buněčné biologie reg. č. CZ.1.07/2.2.00/07.0354 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky Populační genetika (KBB/PG)
VíceMikrosimulační model českého důchodového systému Petr Bednařík SAV 8.4.2011
Mikrosimulační model českého důchodového systému Petr Bednařík SAV 8.4.2011 Agenda Důchodové modely ve světe Dynamický mikrosimulační model pro MPSV Konstrukce modelu Příprava modelových bodů a předpokladů
VíceRozptyl a migrace. Petra Hamplová
Rozptyl a migrace Petra Hamplová Terminologie Rozptyl a migrace jsou dva nejčastější termíny k označení prostorových pohybů ROZPTYL Krátká vzdálenost Individuální Zpravidla bez návratu Nesměrované Nepravidelné
VíceZákladní trendy aktuálního populačního vývoje ČR
Demografický výhled České republiky a očekávané trendy populačního vývoje Boris Burcin Tomáš Kučera Univerzita Karlova v Praze Přírodovědecká fakulta Katedra demografie a geodemografie Perspektiva českého
VíceDrift nejen v malých populacích (nebo při bottlenecku resp. efektu zakladatele)
Drift nejen v malých populacích (nebo při bottlenecku resp. efektu zakladatele) Nově vzniklé mutace: nová mutace většinou v 1 kopii u 1 jedince mutace modelovány Poissonovým procesem Jaká je pravděpodobnost,
VíceLEKCE 5 STATISTICKÁ INFERENCE ANEB ZOBECŇOVÁNÍ VÝSLEDKŮ Z VÝBĚROVÉHO NA ZÁKLADNÍ SOUBOR
LEKCE 5 STATISTICKÁ INFERENCE ANEB ZOBECŇOVÁNÍ VÝSLEDKŮ Z VÝBĚROVÉHO NA ZÁKLADNÍ SOUBOR Ve většině případů pracujeme s výběrovým souborem a výběrové výsledky zobecňujeme na základní soubor. Smysluplné
VícePéče o vnitrodruhovou diversitu na příkladu smrku v horských polohách. Antonín Jurásek, VS VÚLHM Opočno
Péče o vnitrodruhovou diversitu na příkladu smrku v horských polohách Antonín Jurásek, VS VÚLHM Opočno 30.3.2016 Cíl Cílem je zjistit potenciální problémy a na základě dostupných poznatků výzkumu, stanovit
VíceIX. Populační dynamika
IX. Populační dynamika Thomas Maltus Otec populační ekologie Definoval již v roce 1789 ve své eseji základní principy růstu a velikosti populace Většina základních principů byla formulována v matematických
VíceSimulace pohybu chodců pomocí celulárních modelů
Simulace pohybu chodců pomocí celulárních modelů Marek Bukáček výzkumná skupina GAMS při KM KIPL FJFI ČVUT v Praze 8. červen 2011 Obsah Úvod Celulární modely úprava Floor field modelu Proč modelovat Akademický
VíceCharakterizace rozdělení
Charakterizace rozdělení Momenty f(x) f(x) f(x) μ >μ 1 σ 1 σ >σ 1 g 1 g σ μ 1 μ x μ x x N K MK = x f( x) dx 1 M K = x N CK = ( x M ) f( x) dx ( xi M 1 C = 1 K 1) N i= 1 K i K N i= 1 K μ = E ( X ) = xf
VíceProjekční algoritmus. Urychlení evolučních algoritmů pomocí regresních stromů a jejich zobecnění. Jan Klíma
Urychlení evolučních algoritmů pomocí regresních stromů a jejich zobecnění Jan Klíma Obsah Motivace & cíle práce Evoluční algoritmy Náhradní modelování Stromové regresní metody Implementace a výsledky
VíceStřední hodnota a rozptyl náhodné. kvantilu. Ing. Michael Rost, Ph.D.
Střední hodnota a rozptyl náhodné veličiny, vybraná rozdělení diskrétních a spojitých náhodných veličin, pojem kvantilu Ing. Michael Rost, Ph.D. Príklad Předpokládejme že máme náhodnou veličinu X která
VíceAnalýza spolehlivosti tlakové nádoby metodou Monte Carlo
Analýza spolehlivosti tlakové nádoby metodou Monte Carlo Jakub Nedbálek Abstrakt: Cílem práce je ukázat možnost využití Monte Carlo simulace pro studium úloh z oblasti spolehlivosti. V našem případě máme
VíceOchrana na úrovni druhů a populací
Ochrana na úrovni druhů a populací NÁCHYLNOST DRUHŮ K VYMÍRÁNÍ malý areál - endemiti malý počet populací - přírodní faktory (zemětřesení, požáry, nákazy), vliv člověka malá velikost populace paradigma
VíceEvropská unie a Spojené státy americké podobnosti a odlišnosti demografické reprodukce
Department of Demography and Geodemography Faculty of Science Charles University in Prague, Czech Republic Tel: (+420) 221 951 418 E-mail: demodept@natur.cuni.cz URL: https://www.natur.cuni.cz/demografie
VíceÚvod do zpracování signálů
1 / 25 Úvod do zpracování signálů Karel Horák Rozvrh přednášky: 1. Spojitý a diskrétní signál. 2. Spektrum signálu. 3. Vzorkovací věta. 4. Konvoluce signálů. 5. Korelace signálů. 2 / 25 Úvod do zpracování
VícePočet pravděpodobnosti
PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 4 Počet pravděpodobnosti Je známo, že když muž použije jeden z okrajových pisoárů, sníží se pravděpodobnost, že bude pomočen o 50%. anonym Pravděpodobnost
VíceZáklady demografie DEM
Základy demografie DEM Mgr. Patrik Galeta, Ph.D. LS 2014 galeta@ksa.zcu.cz Př.: ČT, 14.50 16.20, TY211 www.oba.zcu.cz/personalia/pg.php Cv.: ČT, 16.40 18.10, TY214 sylabus je platný ke dni: 12.02.2014
VícePaleodemografie PDEM
Paleodemografie PDEM Mgr., Ph.D. LS 2012 galeta@ksa.zcu.cz Př.: bloková výuka www.oba.zcu.cz/personalia/pg.php Cv.: bloková výuka sylabus je platný ke dni: 27.04.2012 http://portal.zcu.cz/wps/portal/predmety/ksa/pdem
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
VíceKMA/P506 Pravděpodobnost a statistika KMA/P507 Statistika na PC
Přednáška 03 Přírodovědecká fakulta Katedra matematiky KMA/P506 Pravděpodobnost a statistika KMA/P507 Statistika na PC jiri.cihlar@ujep.cz Diskrétní rozdělení Důležitá diskrétní rozdělení pravděpodobnosti
VíceKendallova klasifikace
Kendallova klasifikace Délka obsluhy, frontový režim, Littleovy vzorce Parametry obsluhy Trvání obsluhy - většinou předpokládáme, že trvání obsluhy jsou nezávisl vislé náhodné proměnné, se stejným rozdělením
VíceVšechno, co jste chtěli vědět z teorie pravděpodobnosti, z teorie informace a
Všechno, co jste chtěli vědět z teorie pravděpodobnosti, z teorie informace a báli jste se zeptat Jedinečnou funkcí statistiky je, že umožňuje vědci číselně vyjádřit nejistotu v jeho závěrech. (G. W. Snedecor)
VíceDůsledky ex-situ kultivace pro populace vzácných druhů
Důsledky ex-situ kultivace pro populace vzácných druhů Zuzana Münzbergová Katedra botaniky, PřF UK Botanický ústav AV ČR Ex-situ kultivace Možnost záchrany druhu pro případ jeho ztráty in-situ Materiál
VícePRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Náhodná proměnná Náhodná veličina slouží k popisu výsledku pokusu. Před provedením pokusu jeho výsledek a tedy ani sledovanou hodnotu neznáme. Přesto bychom chtěli tento pokus
VícePRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Náhodný výběr Nechť X je náhodná proměnná, která má distribuční funkci F(x, ϑ). Předpokládejme, že známe tvar distribuční funkce (víme jaké má rozdělení) a neznáme parametr
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
Vícen = 2 Sdružená distribuční funkce (joint d.f.) n. vektoru F (x, y) = P (X x, Y y)
5. NÁHODNÝ VEKTOR 5.1. Rozdělení náhodného vektoru Náhodný vektor X = (X 1, X 2,..., X n ) T n-rozměrný vektor, složky X i, i = 1,..., n náhodné veličiny. Vícerozměrná (n-rozměrná) náhodná veličina n =
VícePředpověď plemenné hodnoty Něco málo z praxe. Zdeňka Veselá
Předpověď plemenné hodnoty Něco málo z praxe Zdeňka Veselá vesela.zdenka@vuzv.cz Příprava datových souboru Databáze s výsledky užitkovosti jsou zpravidla obrovské soubory Např. kontrola užitkovosti masného
VíceGenetika populací. KBI / GENE Mgr. Zbyněk Houdek
Genetika populací KBI / GENE Mgr. Zbyněk Houdek Genetika populací Populace je soubor genotypově různých, ale geneticky vzájemně příbuzných jedinců téhož druhu. Genový fond je společný fond gamet a zygot
VíceStandardizovaný biologický monitoring rybích přechodů
Sázavský seminář 1.11. 2018 Standardizovaný biologický monitoring rybích přechodů Musil J., Barankiewicz M., Marek P. Email: jiri.musil@vuv.cz mob. 420 702 202 962 Výzkumný ústav vodohospodářský T. G.
VíceMarkovské metody pro modelování pravděpodobnosti
Markovské metody pro modelování pravděpodobnosti rizikových stavů 1 Markovský řetězec Budeme uvažovat náhodný proces s diskrétním časem (náhodnou posloupnost) X(t), t T {0, 1, 2,... } s konečnou množinou
VícePravděpodobnost, náhoda, kostky
Pravděpodobnost, náhoda, kostky Radek Pelánek IV122 Výhled pravděpodobnost náhodná čísla lineární regrese detekce shluků Dnes lehce nesourodá směs úloh souvisejících s pravděpodobností připomenutí, souvislosti
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
VíceLékařská biofyzika, výpočetní technika I. Biostatistika Josef Tvrdík (doc. Ing. CSc.)
Lékařská biofyzika, výpočetní technika I Biostatistika Josef Tvrdík (doc. Ing. CSc.) Přírodovědecká fakulta, katedra informatiky josef.tvrdik@osu.cz konzultace úterý 4. až 5.4 hod. http://www.osu.cz/~tvrdik
VíceAnalýza rozptylu. PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 12. Srovnávání více než dvou průměrů
PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 12 Analýza rozptylu Srovnávání více než dvou průměrů If your experiment needs statistics, you ought to have done a better experiment. Ernest Rutherford
VíceDynamika populace. - výkyvy populační hustoty (jakékoliv změny početnosti populace) - rozhodující faktory jsou natalita, mortalita, příp.
POPULAČNÍ DYNAMIKA Dynamika populace - výkyvy populační hustoty (jakékoliv změny početnosti populace) - rozhodující faktory jsou natalita, mortalita, příp. migralita velikost populace N t+1 = N t + N a
VíceANALÝZA DAT V R 7. KONTINGENČNÍ TABULKA. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK.
ANALÝZA DAT V R 7. KONTINGENČNÍ TABULKA Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK www.biostatisticka.cz PŘEHLED TESTŮ rozdělení normální spojité alternativní / diskrétní
VíceDIABETOLOGIČTÍ PACIENTI V REGIONECH ČESKA
DIABETOLOGIČTÍ PACIENTI V REGIONECH ČESKA Luděk Šídlo Boris Burcin 49. konference České demografické společnosti Demografie město venkov 23. května 2019, Lednice Příspěvek zpracován v rámci projektu TAČR
VíceEvoluční výpočetní techniky (EVT)
Evoluční výpočetní techniky (EVT) - Nacházejí svoji inspiraci v přírodních vývojových procesech - Stejně jako přírodní jevy mají silnou náhodnou složku, která nezanedbatelným způsobem ovlivňuje jejich
Více4 Porodnost a plodnost
4 Porodnost a plodnost Od roku 2009 se počet živě narozených v ČR snižuje. V roce 2013 se živě narodilo 106,8 tisíce dětí. Poprvé v historii se na území Česka narodila paterčata. Podíl dětí narozených
VícePravděpodobnost, náhoda, kostky
Pravděpodobnost, náhoda, kostky Radek Pelánek IV122, jaro 2015 Výhled pravděpodobnost náhodná čísla lineární regrese detekce shluků Dnes lehce nesourodá směs úloh souvisejících s pravděpodobností krátké
VíceStátnice odborné č. 20
Státnice odborné č. 20 Shlukování dat Shlukování dat. Metoda k-středů, hierarchické (aglomerativní) shlukování, Kohonenova mapa SOM Shlukování dat Shluková analýza je snaha o seskupení objektů do skupin
VíceBude se vylidňovat náš venkov? Co a proč obce potřebují vědět? Tomáš Kučera
Bude se vylidňovat náš venkov? Co a proč obce potřebují vědět? Tomáš Kučera Obsah Existují obecné tendence demografického vývoje našeho venkova? Co potřebují obce vědět o svém obyvatelstvu? Jak predikovat
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
VíceBayesovské metody. Mnohorozměrná analýza dat
Mnohorozměrná analýza dat Podmíněná pravděpodobnost Definice: Uvažujme náhodné jevy A a B takové, že P(B) > 0. Podmíněnou pravěpodobností jevu A za podmínky, že nastal jev B, nazýváme podíl P(A B) P(A
VícePopulace 2. = soubor jedinců téhož druhu vyskytující se v určitém prostoru, má atributy jednotlivců i speciální skupinové.
Populace 2 = soubor jedinců téhož druhu vyskytující se v určitém prostoru, má atributy jednotlivců i speciální skupinové. = homotypický soubor jedinců všech vývojových stádií v určitém prostoru, ten lze
VíceDobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze
Dobývání znalostí Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze Dobývání znalostí Pravděpodobnost a učení Doc. RNDr. Iveta Mrázová,
VíceZáklady genetiky populací
Základy genetiky populací Jedním z významných odvětví genetiky je genetika populací, která se zabývá studiem dědičnosti a proměnlivosti u velkých skupin jedinců v celých populacích. Populace je v genetickém
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
VícePopulace, populační dynamika a hmyzí gradace
Populace, populační dynamika a hmyzí gradace Zdeněk Landa sekce rostlinolékařství KRV ZF JU Populace definice Skupina jedinců téhož druhu Subjednotka druhu Odlišnosti populace od druhu: omezení areálem
VíceLINEÁRNÍ MODELY. Zdeňka Veselá
LINEÁRNÍ MODELY Zdeňka Veselá vesela.zdenka@vuzv.cz Genetika kvantitativních vlastností Jednotlivé geny nejsou zjistitelné ani měřitelné Efekty většího počtu genů poskytují variabilitu, kterou lze většinou
VícePropojení výuky oborů Molekulární a buněčné biologie a Ochrany a tvorby životního prostředí. Reg. č.: CZ.1.07/2.2.00/
Propojení výuky oborů Molekulární a buněčné biologie a Ochrany a tvorby životního prostředí Reg. č.: CZ.1.07/2.2.00/28.0032 Genetika populací Studium dědičnosti a proměnlivosti skupin jedinců (populací)
VíceKGG/STG Statistika pro geografy
KGG/STG Statistika pro geografy 4. Teoretická rozdělení Mgr. David Fiedor 9. března 2015 Osnova Úvod 1 Úvod 2 3 4 5 Vybraná rozdělení náhodných proměnných normální rozdělení normované normální rozdělení
VíceHodnocení a modelování populačních dat na příkladu epidemiologie vážných chorob: I. Analýza dat, princip predikcí.
Hodnocení a modelování populačních dat na příkladu epidemiologie vážných chorob: I. Analýza dat, princip predikcí. Úvod do matematické biologie Tomáš Pavlík & O. Májek, L. Dušek, J. Mužík, E. Gelnarová,
VícePredace - její konsekvence pro dynamiku a evoluci společenstev
Predace - její konsekvence pro dynamiku a evoluci společenstev Jak utéci predátorovi: stát se nepoživatelným stát se podobným nepoživatelnému stát se odlišným od majoritní kořisti (nerozlišitelným) jít
VíceE(X) = np D(X) = np(1 p) 1 2p np(1 p) (n + 1)p 1 ˆx (n + 1)p. A 3 (X) =
Základní rozdělení pravděpodobnosti Diskrétní rozdělení pravděpodobnosti. Pojem Náhodná veličina s Binomickým rozdělením Bi(n, p), kde n je přirozené číslo, p je reálné číslo, < p < má pravděpodobnostní
VíceŽivot na venkově a stárnutí Ing. Pavlína Maříková, KHV PEF ČZU ČZU Praha U3V
Život na venkově a stárnutí Ing. Pavlína Maříková, KHV PEF ČZU 11. 12. 2014 ČZU Praha U3V Venkov stárne. je to tak? Stárnutí Ageing = stárnutí Stárnutí člověka / jedince Zvyšování věku jednotlivce Biologický
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
VíceVýpočet pravděpodobností
Výpočet pravděpodobností Pravděpodobnostní kalkulátor v programu STATISTICA Cvičení 5 Statistické metody a zpracování dat 1 (podzim 2016) Brno, říjen 2016 Ambrožová Klára Trocha teorie Náhodné jevy mají
Více( ) ( ) 9.2.7 Nezávislé jevy I. Předpoklady: 9204
9.2.7 Nezávislé jevy I Předpoklady: 9204 Př. : Předpokládej, že pravděpodobnost narození chlapce je stejná jako pravděpodobnost narození dívky (a tedy v obou případech rovna 0,5) a není ovlivněna genetickými
VíceKRITICKÉ FÁZE ŢIVOTNÍHO CYKLU ORCHIDEJÍ LIMITUJÍCÍ OBNOVU JEJICH POPULACÍ
KRITICKÉ FÁZE ŢIVOTNÍHO CYKLU ORCHIDEJÍ LIMITUJÍCÍ OBNOVU JEJICH POPULACÍ Jana Jersáková Přírodovědecká fakulta Jihočeská univerzita České Budějovice OBNOVA ORCHIDEJOVÝCH POPULACÍ Co je třeba vědět: 1.
VíceCvičná bakalářská zkouška, 1. varianta
jméno: studijní obor: PřF BIMAT počet listů(včetně tohoto): 1 2 3 4 5 celkem Cvičná bakalářská zkouška, 1. varianta 1. Matematická analýza Najdětelokálníextrémyfunkce f(x,y)=e 4(x y) x2 y 2. 2. Lineární
VíceRybářství 4. Produktivita a produkce. Primární produkce - rozdělení. Primární produkce - PP 27.11.2014
Rybářství 4 Produktivita a produkce Vztahy v populacích Trofické vztahy Trofické stupně, jejich charakteristika Biologická produktivita vod (produkce, produktivita, primární produkce a její měření) V biosféře
Více5EN306 Aplikované kvantitativní metody I
5EN306 Aplikované kvantitativní metody I Přednáška 10 Zuzana Dlouhá Předmět a struktura kurzu 1. Úvod: struktura empirických výzkumů 2. Tvorba ekonomických modelů: teorie 3. Data: zdroje a typy dat, význam
VíceInženýrská statistika pak představuje soubor postupů a aplikací teoretických principů v oblasti inženýrské činnosti.
Přednáška č. 1 Úvod do statistiky a počtu pravděpodobnosti Statistika Statistika je věda a postup jak rozvíjet lidské znalosti použitím empirických dat. Je založena na matematické statistice, která je
VíceHeritabilita. Heritabilita = dědivost Podíl aditivního rozptylu na celkovém fenotypovém rozptylu Výpočet heritability
Heritabilita Heritabilita = dědivost Podíl aditivního rozptylu na celkovém fenotypovém rozptylu Výpočet heritability h 2 = V A / V P Výpočet genetické determinance znaku h 2 = V G / V P Heritabilita závisí
VíceInovace studia molekulární a buněčné biologie reg. č. CZ.1.07/2.2.00/
Inovace studia molekulární a buněčné biologie reg. č. CZ.1.07/..00/07.0354 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky Populační genetika (KBB/PG) Tento
VíceDlouhodobý monitoring rysa ostrovida a vlka obecného v CHKO Beskydy a Kysuce
Dolní Lomná, Návstěvnické centrum URSUS - 4.12.2018 Dlouhodobý monitoring rysa ostrovida a vlka obecného v CHKO Beskydy a Kysuce Miroslav Kutal 1,2, Martin Duľa 1,2 & Michal Bojda 2 1 Ústav ekologie lesa,
VíceS = c.a z. log(s) = log(c) + z.log(a) Rovnovážná teorie ostrovní biogeografie. The species-area relationship. The species-area relationship
Rovnovážná teorie ostrovní biogeografie equilibrium theory of island biogeography Robert MacArthur & Edward Osborne Wilson (1963, 1967) proč druhů přibývá s plochou ostrova? proč druhů ubývá s izolovaností
VíceSurvey of Health, Ageing and Retirement in Europe. Česká republika 50+:
Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe Česká republika 50+: projekt SHARE SHARE Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe Proces stárnutí evropské populace Mezinárodní, longitudinální,
VíceVliv věku a příjmu na výhodnost vstupu do důchodového spoření (II. pilíře)
Vliv věku a příjmu na výhodnost vstupu do důchodového spoření (II. pilíře) Následující analýza výhodnosti vstupu do II. pilíři vychází ze stejné metodologie, která je popsána v Pojistněmatematické zprávě
VíceMODELOVÉ SROVNÁNÍ VÝNOSOVOSTI NÍZKÉHO A VYSOKÉHO DUBOVÉHO LESA
MODELOVÉ SROVNÁNÍ VÝNOSOVOSTI NÍZKÉHO A VYSOKÉHO DUBOVÉHO LESA KNEIFL MICHAL, KADAVÝ JAN Ústav hospodářské úpravy lesa, Lesnická a dřevařská fakulta, MZLU v Brně, Zemědělská 3, 13 Brno, Česká republika
VíceVybraná rozdělení náhodné veličiny
3.3 Vybraná rozdělení náhodné veličiny 0,16 0,14 0,12 0,1 0,08 0,06 0,04 0,02 0 Rozdělení Z 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Život je umění vytvářet uspokojivé závěry na základě nedostatečných předpokladů.
VíceObr. 1: Vizualizace dat pacientů, kontrolních subjektů a testovacího subjektu.
Řešení příkladu - klasifikace testovacího subjektu pomocí Bayesova klasifikátoru: ata si vizualizujeme (Obr. ). Objem mozkových komor 9 8 7 6 5 pacienti kontroly testovací subjekt 5 6 Objem hipokampu Obr.
VíceTeorie neutrální evoluce a molekulární hodiny
Teorie neutrální evoluce a molekulární hodiny Teorie neutrální evoluce Konec 60. a začátek 70. let 20. stol. Ukazuje jak bude vypadat genetická variabilita v populaci a jaká bude rychlost divergence druhů
VíceVÝBĚR A JEHO REPREZENTATIVNOST
VÝBĚR A JEHO REPREZENTATIVNOST Induktivní, analytická statistika se snaží odhadnout charakteristiky populace pomocí malého vzorku, který se nazývá VÝBĚR neboli VÝBĚROVÝ SOUBOR. REPREZENTATIVNOST VÝBĚRU:
VíceZákladní pojmy I. EVOLUCE
Základní pojmy I. EVOLUCE Medvěd jeskynní Ursus spelaeus - 5 mil. let? - 10 tis. let - 200 tis. let? Medvěd hnědý Ursus arctos Medvěd lední Ursus maritimus Základní otázky EVOLUCE Jakto, že jsou tu různé
Více