Moderní analýza biologických dat
2., overworked release
Published: 2020
Pages: 265
Format: 16×23 cm
Binding: paperback
Subject: biology
ISBN: 978-80-210-9622-6
Also of interest
1. díl. Zobecněné lineární modely v prostředí R
STANO PEKÁR, MAREK BRABEC
Title in English: Modern analysis of biological data. 1. Generalised linear models in R
The book is focused on regression models, specifically one-dimensional generalized linear models (GLM). It is intended primarily for students and colleagues of biology and requires only basic statistical knowledge, such as a one-semester course in biostatistics. The text of the book contains a minimum of statistical theory, but especially the solution of 18 real examples from biology. Each example is elaborated from the description and determination of the goal through the development of the statistical model to the end. The popular and freely available statistical software R is used for data analysis. The examples have been carefully selected to point out many problems and errors that may occur during data analysis. At the same time, they should motivate readers to think about statistical models and how to use them. The reader must try to solve the example himself on the data that comes with the book.
Data files to download Image attachment
Preview
Image attachment
Contents
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