This lecture is a follow-up to the Modern statistical methods I lecture.
Last update: Albrecht Tomáš, prof. Mgr., Ph.D. (08.10.2015)
Předmět volně navazuje na Moderní statistické metody I.
Posluchači jsou seznámeni s modelováním dat s nenormálním rozložením a statisticky závislých dat. Pozornost je věnována analýze časově a prostorově závislých dat a analýze přežívání.
Last update: Albrecht Tomáš, prof. Mgr., Ph.D. (08.10.2015)
Literature -
COX D. R. & SNELL E. J. 1990: Analysis of Binary Data. Chapman and Hall, London, 286 pp.
MCCULLAGH P. & NELDER J.A. 1989: Generalized Linear Models. Chapman and Hall, London.
CRAWLEY, J.M. 2007: The R Book. Wiley, Chichester.
PEKÁR, S. & BRABEC, M. 2012: Moderní analýza biologických dat. Lineární modely s korelacemi v prostředí R. Masarykova univerzita, Brno.
ZUUR, A.F., IENO, E.N., WALKER, N.J., SAVELIEV, A.A. & SMITH, G.M. 2009: Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R. Springer.
Last update: Peterková Jindřiška, Ing. (25.10.2019)
COX D. R. & SNELL E. J. 1990: Analysis of Binary Data. Chapman and Hall, London, 286 pp.
MCCULLAGH P. & NELDER J.A. 1989: Generalized Linear Models. Chapman and Hall, London.
CRAWLEY, J.M. 2007: The R Book. Wiley, Chichester.
PEKÁR, S. & BRABEC, M. 2012: Moderní analýza biologických dat. Lineární modely s korelacemi v prostředí R. Masarykova univerzita, Brno.
ZUUR, A.F., IENO, E.N., WALKER, N.J., SAVELIEV, A.A. & SMITH, G.M. 2009: Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R. Springer.
Last update: Albrecht Tomáš, prof. Mgr., Ph.D. (21.04.2012)
Requirements to the exam - Czech
Kombinace ústního zkoušení a písemného testu.
Last update: Albrecht Tomáš, prof. Mgr., Ph.D. (01.10.2014)
Syllabus -
1. Modelling in S-PLUS
2. Model simplification
3. Model criticism
4. Analysing count data: Poisson errors
5. Analysing proportion data: binomial errors
6. Binary response variables
7. Gamma errors
8. Survival analysis
9. Programming
Last update: VSACH (13.04.2005)
1. Filosofie R, lineární modely v R 2. Zjednodušování modelů, frekvencionistický přístup a AIC
3. Zobecněné lineární modely 4. Analýza počtů: Poissonovo a negativně binomické rozložení chyb 5. Analýza poměrů: binomické rozložení chyb 6. Binární vysvětlované proměnné 7. Gamma rozložení chyb, ZIP, ZAP, ZINB, ZANB a další metody řešení netradičních problémů 8. Nelineární regrese, GAM
9. Pseudoreplikace, split-plot a nested design 10. Mixované modely 11. Analýza dat závislých prostorově, časově a fylogeneticky
Last update: Albrecht Tomáš, prof. Mgr., Ph.D. (01.10.2014)