PředmětyPředměty(verze: 850)
Předmět, akademický rok 2019/2020
   Přihlásit přes CAS
Metody zpracování naměřených dat pro začátečníky - MO550P106
Anglický název: Data analysis for scared biologists
Český název: Metody zpracování naměřených dat pro začátečníky
Zajišťuje: Ústav pro životní prostředí (31-550)
Fakulta: Přírodovědecká fakulta
Platnost: od 2017 do 2019
Semestr: zimní
E-Kredity: 3
Způsob provedení zkoušky: zimní s.:
Rozsah, examinace: zimní s.:2/1 Z+Zk [hodiny/týden]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Garant: prof. RNDr. Pavel Kindlmann, DrSc.
Vyučující: prof. RNDr. Pavel Kindlmann, DrSc.
Mgr. Ondřej Mudrák
Anotace
Poslední úprava: prof. RNDr. Pavel Kindlmann, DrSc. (30.09.2018)
Kurz seznámí vyděšeného studenta biologie s vrozenou averzí k matematice se základními
metodami prokládání empirických dat křivkou a se základními statistickými metodami zpracování dat. Všechny modely a
simulace jsou prováděny v EXCELu či ve Statistice.

Literatura
Poslední úprava: prof. RNDr. Pavel Kindlmann, DrSc. (01.10.2017)

J. Lepš, P. Šmilauer (2016): Biostatistika. EPISTEME, České Budějovice, ISBN: 978-80-7394-587-9.

R. Reisenauer (1970): Metody matematické statistiky, SNTL, Praha.

K. Zvára ( 1989): Regresní analýza. Academia, Praha.

N.J. Gotelli, A.M. Ellison (2004): A primer of ecological statistics. Sinauer Assoc. , Mass., USA.

Požadavky ke zkoušce
Poslední úprava: prof. RNDr. Pavel Kindlmann, DrSc. (07.10.2018)

Během semestru píší studenti 3 zápočtové testy, jeden na statistický test, druhý na ANOVu a kontingenční tabulky, třetí na proložení dat křivkou. Klade se důraz nejen na správné vyřešení příkladu, ale i na způsob prezentace výsledků, specielně na terminologii a správnou interpretaci výsledků. Zápočet je udělen za úspěšné absolvování všech zápočtových testů.

V případě neúspěšného složení jednoho či více zápočtových testů je může student opakovat v rámci zkušebních termínů. V jednom zkušebním termínu může student absolvovat jeden či více předtím neúspěšně složených zápočtových testů.

Zkouška je písemná a sestává z „multiple choice“ testu (výběr zakřížkováním správné ze čtyř možných odpovědí) s 12 otázkami. Hodnocení (dle počtu správných odpovědí):

   12-11   výborně

    10-9  velmi dobře  

      8-7   dobře

      0-6   neprospěl(a)

Sylabus
Poslední úprava: prof. RNDr. Pavel Kindlmann, DrSc. (07.10.2019)

P1. Úvod, motivační příklady; program kurzu, požadavky k zápočtu a ke zkoušce. Základní funkce používané při prokládání dat v biologii, biologický význam jejich parametrů, nalezení prvotních odhadů parametrů na základě znalosti souřadnic význačných bodů (extrémy, asymptoty). Aplikace těchto křivek na běžné biologické závislosti, linearizace dat.

P2. Statistická rozdělení (rovnoměrné, normální, binomické) a jejich použití v praxi. Typy dat, zobrazení dat, histogramy, tabulky četností. Míry střední hodnoty a variability a jejich odhady z empirických dat na základě výběru z populace.

P3. Testování hypotéz. Test významnosti rozdílu dvou veličin: t-test.

P4. 1. zápočtový test (2 příklady na  základní statistiku a testování hypotéz).

P5. Základní modely analýzy rozptylu (O. Mudrák). Jednocestná ANOVA.

P6. Základní modely analýzy rozptylu (O. Mudrák). Dvoucestná ANOVA.

P7. Základní modely analýzy rozptylu (O. Mudrák). Příklady na použití analýzy rozptylu.

P8. Základní modely analýzy rozptylu (O. Mudrák). Kontingenční tabulky. 2. zápočtový test  (ANOVA a kontingenční tabulky).

P9. Korelace a regrese. Korelační a determinační koeficienty, jejich výpočet a biologický význam. Metody prokládání dat u statických modelů, minimalizace součtu čtverců odchylek, příklady užití této metody v EXCELu. 

P10. Prokládání empirických dat křivkou - závislost pokryvnosti na nadmořské výšce, doba vývoje vs. teplota, křivka plodnosti.

P11. Prokládání empirických dat křivkou - species-area, rychlost růstu vs. teplota, funkcionální odezva 2. a 3. typu dle Hollinga. 3. zápočtový test (Fitování dat funkcí).

 

 



 
Univerzita Karlova | Informační systém UK