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.
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
Reference nosilca
1. FIŠER, Cene, BLEJEC, Andrej, TRONTELJ, Peter. Niche-based mechanisms operating within extreme habitats : a case study of subterranean amphipod communities. Biology letters, ISSN 1744-9561, 2012, vol. 8, no. 4, str. 578-581, doi: 10.1098/rsbl.2012.0125. [COBISS.SI-ID 2554447]
2. ROUYAR, Angela, PARTY, Virginie, PREŠERN, Janez, BLEJEC, Andrej, RENOU, Michel. A general odorant background affects the coding of pheromone stimulus intermittency in specialist olfactory receptor neurones. PloS one, ISSN 1932-6203, 2011, vol. 6, no. 10, str. e26443-1-e26443-13. http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0026443, doi: 10.1371/journal.pone.0026443. [COBISS.SI-ID 1156703]
3. BAEBLER, Špela, STARE, Katja, KOVAČ, Maja, BLEJEC, Andrej, PREZELJ, Nina, STARE, Tjaša, KOGOVŠEK, Polona, POMPE NOVAK, Maruša, ROSAHL, S., RAVNIKAR, Maja, GRUDEN, Kristina. Dynamics of responses in compatible potato – potato virus Y interaction are modulated by salicylic acid. PloS one, ISSN 1932-6203, 2011, vol. 6, issue 12, str. 1-12. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0029009, doi: 10.1371/journal.pone.0029009. [COBISS.SI-ID 2492751]
4. ŠUŠTAR VOZLIČ, Jelka, ROSTOHAR, Katja, BLEJEC, Andrej, KOZJAK, Petra, ČERGAN, Zoran, MEGLIČ, Vladimir. Development of sampling approaches for the determination of the presence of genetically modified organisms at the field level. Analytical and bioanalytical chemistry, ISSN 1618-2642, 2010, vol. 396, iss. 6, str. 2031-2041, doi: 10.1007/s00216-009-3406-4. [COBISS.SI-ID 3210344]
5. PAPAZOVA, Nina, ZHANG, David, GRUDEN, Kristina, VOJVODA, Jana, YANG, Litao, BUH GAŠPARIČ, Meti, BLEJEC, Andrej, FOUILLOUX, Stephane, DE LOOSE, Marc, TAVERNIERS, Isabel. Evaluation of the reliability of maize reference assays for GMO quantification. Analytical and bioanalytical chemistry, ISSN 1618-2642, 2010, vol. 396, no. 6, str. 2189-2201. http://dx.doi.org/10.1007/s00216-009-3386-4, doi: 10.1007/s00216-009-3386-4. [COBISS.SI-ID 2163791]
6. ROTTER, Ana, KRALJ NOVAK, Petra, BAEBLER, Špela, TOPLAK, Nataša, BLEJEC, Andrej, LAVRAČ, Nada, GRUDEN, Kristina. Gene expression data analysis using closed itemset mining for labeled data. Omics. , ISSN 1536-2310, 2010, vol. 14, no. 2, str. 177-186. http://dx.doi.org/10.1089=omi.2009.0126, doi: 10.1089=omi.2009.0126. [COBISS.SI-ID 2210383]
Temeljni viri in literatura
– Whitlock, Michael C.: The analysis of biological data / Michael C. Whitlock and Dolph Schluter. – Greenwood Village, Colorado : Roberts and Company Publishers, 2009. – ISBN 978-0-9815194-0-1
– 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