Rozšiřující statistika

Informace k zápočtu a zkoušce naleznete zde. Veškerá povinná literatura je volně dostupná v češtině v elektronické podobě s možností tisku (věřte nám, dalo to práci, abychom něco sehnali, co má hlavu a patu, není to striktně matematické nebo statisticko-matematické a bylo to česky):

Bohužel nemáme jednu publikaci, ale hned několik, ze kterých po Vás musíme chtít vybrané kapitoly – tento web vám slouží k orientaci v jednotlivých publikacích.

Kurz je v kombinovaném studiu obvykle členěn do tří bloků:
  • V prvním bloku si zopakujeme základy statistického uvažování a naučíme se pracovat v software Statistica.
  • Ve druhém bloku bychom se podívali na “advanced” ANOVA a regresní modely,
  • ve třetím na mnohorozměrné metody hodnocení.

ÚVODNÍ KAPITOLY

1. Statistické uvažování

Zopakujeme si rámce, ve kterých se pohybujeme – data, náhodné veličiny, charakteristiky souboru dat.

Naučíme se ovládat prostředí Statistica:

2. Testování hypotéz

Zopakujeme si problematiku testování hypotéz a podíváme se na základní parametrické metody a neparametrické metody (včetně případů pro více výběrů) řešené pomocí Statistica.

3a. Výzkumné plány

Podíváme se na složitější výzkumné plány, než byl ten, který jsme používali v základním kurzu. Přehled naleznete v prezentaci, kde jsou odkazy na povinnou literaturu ke zkoušce (nebudu po Vás chtít jen odkazy Ferjenčík, 2000 a Quin a Keough, 2003).

Zajímavý přehled výzkumných plánů je např. zde.

3b. Kejkle s daty

Informace potřebné k absolvování kurzu naleznete na tomto postu.

VLASTNÍ ROZŠIŘUJÍCÍ METODY

Pozornost budeme věnovat dvěma skupinám metod.

Typy lineárních modelů

Mnohorozměrné metody

Základy: Podobnosti, nepodobnosti a vzdálenosti

Vše podstatné najdete na tomto postu.

Software na řešení mnohorozměrných metod

  • Vzhledem k tomu, že škola má koupeny licence pro Dell Statistica, tak budeme používat ji.
  • Nejkomplexnějším programem na jejich řešení je CANOCO, to na fakultě pro studenty bohužel nemáme, a tak ho řešit nebudeme. Pokud o něj budete mít zájem, tak v ČR pořádá jejich školení PřF JU v Č.B.
  • Freewarem pro hodnocení těchto typů úloh je B-VegAna.
  • Divizivní hierarchické shlukování děláme nejčastěji metodou TWINSPAN, kterou z freeware umí JUICE.
  • Freewarem, kde lze řešit všechny níže nastolené problémy je R, konkrétně je k tomu určen package “vegan“, jehož tutoriál je na externím odkaze.

Typy mnohorozměrných metod