Opis predmeta
1. Pregled osnovnih statističnih metod in njihova uporaba za analizo podatkov. Statistično preskušanje domnev.
Metode proučevanja odvisnosti pojavov.
2. Osnove uporabe okolja za analizo podatkov »R«. Vrste podatkov, priprava in urejanje podatkov. Vnos in izpis podatkov, izmenjava podatkov z drugimi programskimi okolji. Grafično prikazovanje podatkov. Priprava lastnih funkcij. Statistične porazdelitve in simulacija podatkov. Analiza podatkov z R.
3. Pregled metod multivariatne analize. Osnovni pojmi linearne algebre za uporabo v statistiki večdimenzionalnih podatkov. Vektorska algebra, matrike in matrični račun, pojem lastnih vrednosti in lastnih vektorjev. Statistična in geometrijska interpretacija pojmov linearne algebre. Metoda glavnih komponent, diskriminacijska analiza, faktorska analiza, razvrščanje v skupine, vizualizacija podatkov.
4. Statistično ozadje analize mikromrež. Načrt poskusa, priprava podatkov, metode za odstranjevanje šuma ozadja, normalizacija podatkov, analiza diferencialne izraženosti, grafične predstavitve in vizualizacija rezultatov, analiza omrežij, povezovanje z bazami podatkov in ontologij na svetovnem spletu.
5. Izbrane metode za analizo podatkov. Izbor posebnih metod bomo prilagajali glede na usmeritev in področje dela prijavljenih študentov.
Predmet učimo na programih
Cilji in kompetence
Študent nadgradi poznavanje statističnih metod z zahtevnejšimi metodami, ki jih bo potreboval pri raziskovalnem delu. Poudarek je na konceptualnem razumevanju metod, primernosti metod za različne probleme in samostojni analizi podatkov s pomočjo sodobne programske opreme (R).
.
Metode poučevanja in učenja
– predavanja,
– laboratorijske vaje,
– konzultacije,
– seminarske naloge
Predvideni študijski rezultati
Znanje in razumevanje:
Študent se usposobi za čim bolj samostojno izbiro ustrezne metode in analize problema, s katerim se vsebinsko ukvarja. Dosežena znanja mu pomagajo pri komunikaciji s strokovnjaki statističnih strok ter pri primerni vključitvi statističnih rezultatov v poročila in znanstvene članke
Temeljni viri in literatura
- Weinberg, Harel & Abramovitz. Statistics using R: An integrative approach. Cambridge University Press, 2021. ISBN: 978-1-108-71914-8
- Whitlock & Schluter. The analysis of biological data. Greenwood Village, Colo., Roberts and Co. Publishers, 2009. ISBN: 978-1-319156-71-8
- Dytham. Choosing and using statistics: A biologist's guide. Tretja izdaja. Wiley-Blackwell, 2011. ISBN 978-1-4051-9838-7
- Gotelli & Ellison. A primer of ecological statistics. Druga izdaja. Sinauer Associates Inc., 2013. ISBN 978-1-60535-064-6
- Fowler J, Cohen L, Jarvis P.. Practical statistics for field Biology, 272 pages, John Wiley & Sons; 2 edition (1998), ISBN: 0471982962.
– Krzanowski WJ, Principles of Multivariate Analysis, Oxford Science Publications, 1988.
– Blejec, A: Introduction to R
http://ablejec.nib.si/R/I2R/DOC/I2R.pdf
– različni viri na svetovnem spletu.
Bodi na tekočem
Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko, Tržaška cesta 25, 1000 Ljubljana