Moderní analýza biologických dat

2., přepracované vydání
Rok vydání: 2020
Počet stran: 265
Rozměry: 16 × 23 cm
Vazba: brožovaná
Obor: biologie
ISBN: 978-80-210-9622-6

Koupit knihu

Související publikace

Prohlédnout publikaci

Prohlédnout publikaci

Prohlédnout publikaci

1. díl. Zobecněné lineární modely v prostředí R

STANO PEKÁR, MAREK BRABEC

Kniha je zaměřena na regresní modely, konkrétně jednorozměrné zobecněné lineární modely (GLM). Je určena především studentům a kolegům z biologických oborů a vyžaduje pouze základní statistické vzdělání, jakým je např. jednosemestrový kurz biostatistiky. Kniha obsahuje nezbytné minimum statistické teorie, především však řešení 18 reálných příkladů z oblasti biologie. Každý příklad je rozpracován od popisu a stanovení cíle přes vývoj statistického modelu až po závěr. K analýze dat je použit populární a volně dostupný statistický software R. Příklady autoři záměrně vybrali tak, aby upozornili na různé problémy a chyby, které se mohou v průběhu analýzy dat vyskytnout. Zároveň mají čtenáře motivovat, jak o statistických modelech přemýšlet a jak je používat. Řešení příkladů si může čtenář vyzkoušet na datech, jež jsou dodávána spolu s knihou.

Z Předmluvy autorů:
„Po jedenácti letech jsme se rozhodli připravit druhé vydání prvního dílu. Jde o přepracované vydání, a to jak koncepčně, tak obsahem. Inovace je spojena především s propracovanějším výkladem látky. Při výuce jsme za těch 11 let zjistili, které věci jsou pro studenty těžce srozumitelné, resp. co v knize chybí. To jsme se snažili lépe vysvětlit, resp. doplnit. Největší změnou je zkrácení kapitoly 5, původně neúměrně dlouhé, přesunem některých jejích částí do jiných kapitol. Věříme, že se tím zlepší i celkové pochopení teorie.

Software R se za posledních 11 let značně vyvinul a rozrostl. A to jak do významu, tak i do obsahu. V současné době je to jeden z předních statistických programových nástrojů. Jeho použití pro statistickou analýzu, přípravu dat i podpůrné výpočty se v dnešní době vyučuje na mnoha univerzitách a stalo se tak například v biologii standardem.“ …

Datový soubor ke stažení Obrazová příloha barevně

Ukázka

Obrazová příloha

Obsah

Předmluva ke druhému vydání

Předmluva k prvnímu vydání

1 Úvod

  • 1.1 Jak číst tuto knihu
  • 1.2 Typy proměnných
  • 1.3 Konvence

2 Statistický soft ware

  • 2.1 Prostředí R
  • 2.2 Instalace a ovládání R
  • 2.3 R Studio
  • 2.4 Základní operace
  • 2.5 Příprava data frame

3 Jednoduché charakteristiky, EDA

  • 3.1 Střední hodnota
  • 3.2 Rozptyl
  • 3.3 Intervaly spolehlivosti
  • 3.4 Tabulky popisných charakteristik
  • 3.5 Grafy
    • 3.5.1 Grafy rozdělení
    • 3.5.2 Bodové grafy
    • 3.5.3 Krabicové grafy
    • 3.5.4 Lattice grafy
    • 3.5.5 Interakční grafy
    • 3.5.6 Sloupcové grafy
    • 3.5.7 Párové grafy
    • 3.5.8 Trojrozměrné grafy
    • 3.5.9 Elegantní grafy
    • 3.5.10 Grafy odhadů
    • 3.5.11 Grafy křivek

4 Statistické modelování

  • 4.1 Regresní model
  • 4.2 Obecný lineární model
  • 4.3 Zobecněný lineární model
  • 4.4 Hledání „správného“ modelu
  • 4.5 Kritika modelu

5 První pokus

  • 5.1 Popis příkladu
  • 5.2 Explorativní analýza (EDA)
  • 5.3 Očekávaný model
  • 5.4 Statistická analýza
    • 5.4.1 Porovnání úrovní pomocí kontrastů
    • 5.4.2 Apriorní kontrasty
    • 5.4.3 Posteriorní slučování
    • 5.4.4 Post hoc testy
    • 5.4.5 Diagnostika modelu
  • 5.5 Závěr

6 Systematická složka

  • 6.1 Regrese (a obecnější analog)
  • 6.2 ANOVA (a obecnější analog)
  • 6.3 ANCOVA (a obecnější analog)
  • 6.4 Syntaxe systematické složky

7 Náhodná složka

  • 7.1 Spojitá měření
  • 7.2 Počty a četnosti
  • 7.3 Relativní četnosti
  • 7.4 Quasi „rozdělení“

8 Gaussovo rozdělení

  • 8.1 Charakteristika LM a GLM
  • 8.2 Regrese
  • 8.3 Vážená regrese
  • 8.4 Dvoufaktorová ANOVA
  • 8.5 Jednofaktorová ANCOVA
  • 8.6 Vícenásobná regrese

9 Gama a lognormální rozdělení

  • 9.1 Charakteristika gama modelu
  • 9.2 Charakteristika lognormálního modelu
  • 9.3 Analog regrese
  • 9.4 Analog dvoufaktorové ANOVA
  • 9.5 Dvoufaktorová ANCOVA

10 Poissonovo rozdělení

  • 10.1 Charakteristika poissonovského modelu
  • 10.2 Analog jednofaktorové ANOVA
  • 10.3 Overdispersion a underdispersion
  • 10.4 Analog vícenásobné regrese
  • 10.5 Analog jednofaktorové ANCOVA
  • 10.6 Analog třífaktorové ANOVA (kontingenční tabulka)

11 Negativně binomické rozdělení

  • 11.1 Charakteristika negativně binomického modelu
  • 11.2 Analog jednofaktorové ANOVA

12 Binomické rozdělení

  • 12.1 Charakteristika binomického modelu
  • 12.2 Analog dvoufaktorové ANOVA
  • 12.3 Overdispersion a underdispersion
  • 12.4 Analog regrese
  • 12.5 Analog jednofaktorové ANCOVA
  • 12.6 Binární analog jednofaktorové ANCOVA

Použitá a doporučená literatura

Rejstřík

Obecný

Příkazy a jejich argumenty

Používáte starou verzi internetového prohlížeče. Doporučujeme aktualizovat Váš prohlížeč na nejnovější verzi.