Informace o předmětu

Bi7540 Analýza dat v ekologii společenstev

Rozsah

1/2/0. 3 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k.

Vyučující

Mgr. Irena Axmanová, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Kryštof Chytrý (přednášející)
doc. RNDr. Jakub Těšitel, Ph.D. (přednášející)

Garance

doc. RNDr. Jakub Těšitel, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Jakub Těšitel, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

Bi5560 Základy statistiky pro biol.II && ! Bi7542 Data anal. commun. ecology
Studenti by měli mít základní znalosti programu R včetně manipulací s daty, jednoduchých analýz a tvorby grafů. Studenti by měli zvládat minimálně základní statistické metody (ANOVA, jednoduchá lineární regrese).

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Ekologie rostlin (program PřF, N-BOT)
• Fykologie a mykologie (program PřF, N-BOT)
• Ochrana přírody - botanika (program PřF, N-OCH)
• Ochrana přírody - zoologie (program PřF, N-OCH)
• Zoologie (program PřF, N-ZOL)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní témata zahrnují: pokročilé příslupy manipulace dat, analzy diverzity, ordinační metody a metody numerické klasifikace. Na konci předmětu by studenti měli být schopni aplikovat příslušné analytické metody v prostředí R.

Výstupy z učení

Student by měl být schopen samostatně:
Zvolit vhodnou metodu analýzy dat za účelem zodpovězení konkrétní otázky týkající se diversity nebo druhového složemí ekologických společenstev;
Aplikovat tuto metodu;
Interpretovat výsledky analýzy;
Výsledky doprovodit grafickým výstupem;
Zahrnout analýzu do vědeckého textu;

Osnova

• Typy dat v ekologii společenstev (složení společenstva, jednorozměrné charakteristiky společenstev, proměnné prostředí).
• Příprava dat pro numerické analýzy, formáty dat popisujících ekologická společenstva a jejich převádění, exploratorní analýza dat
• Výpočet indexů diversity a analýzy jejich vztahu k proměnným prostředí (mnohonásobná regrese), akumulační druhová křivka, rarefaction.
• Ekologická nepodobnost (indexy nepodobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Ordinační analýza (lineární vs unimodální, distance-based, přímá vs nepřímá, artefakty, ordinační diagramy, permutační testy, rozklad variance, parciální analýza)
• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs pozorování)
• Numerická klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní)

Literatura

• Oksanen J. Vegan vignetes https://cran.r-project.org/web/packages/vegan/vignettes/
• ŠMILAUER, Petr a Jan LEPŠ. Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO 5. 2nd ed. Cambridge: University Press, 2014, xii, 362. ISBN 9781107694408. info
• BORCARD, Daniel, François GILLET a Pierre LEGENDRE. Numerical ecology with R. New York: Springer, 2011, xi, 306. ISBN 9781441979759. info

Výukové metody

Teoretické přednášky, doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně.

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou esej, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Esej má podobu metodiky a výsledků vědeckého článku. Poté studenti prezentují eseje na kolokviu. Výsledná známka závisí na kvalitě eseje, prezentace a diskuze na kolokviu.

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Analýza dat v ekologii společenstev

Rozsah

1/2/0. 3 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k.

Vyučující

Mgr. Irena Axmanová, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Kryštof Chytrý (přednášející)
doc. RNDr. Jakub Těšitel, Ph.D. (přednášející)

Garance

doc. RNDr. Jakub Těšitel, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Jakub Těšitel, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Út 9:00–9:50 D31/238, Út 15:00–16:50 B09/316

Předpoklady

Bi5560 Základy statistiky pro biology && ! Bi7542 Data anal. commun. ecology
Studenti by měli mít základní znalosti programu R včetně manipulací s daty, jednoduchých analýz a tvorby grafů. Studenti by měli zvládat minimálně základní statistické metody (ANOVA, jednoduchá lineární regrese).

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Ekologie rostlin (program PřF, N-BOT)
• Fykologie a mykologie (program PřF, N-BOT)
• Ochrana přírody - botanika (program PřF, N-OCH)
• Ochrana přírody - zoologie (program PřF, N-OCH)
• Zoologie (program PřF, N-ZOL)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní témata zahrnují: pokročilé příslupy manipulace dat, analzy diverzity, ordinační metody a metody numerické klasifikace. Na konci předmětu by studenti měli být schopni aplikovat příslušné analytické metody v prostředí R.

Výstupy z učení

Student by měl být schopen samostatně:
Zvolit vhodnou metodu analýzy dat za účelem zodpovězení konkrétní otázky týkající se diversity nebo druhového složemí ekologických společenstev;
Aplikovat tuto metodu;
Interpretovat výsledky analýzy;
Výsledky doprovodit grafickým výstupem;
Zahrnout analýzu do vědeckého textu;

Osnova

• Typy dat v ekologii společenstev (složení společenstva, jednorozměrné charakteristiky společenstev, proměnné prostředí).
• Příprava dat pro numerické analýzy, formáty dat popisujících ekologická společenstva a jejich převádění, exploratorní analýza dat
• Výpočet indexů diversity a analýzy jejich vztahu k proměnným prostředí (mnohonásobná regrese), akumulační druhová křivka, rarefaction.
• Ekologická nepodobnost (indexy nepodobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Ordinační analýza (lineární vs unimodální, distance-based, přímá vs nepřímá, artefakty, ordinační diagramy, permutační testy, rozklad variance, parciální analýza)
• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs pozorování)
• Numerická klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní)

Literatura

• Oksanen J. Vegan vignetes https://cran.r-project.org/web/packages/vegan/vignettes/
• ŠMILAUER, Petr a Jan LEPŠ. Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO 5. 2nd ed. Cambridge: University Press, 2014, xii, 362. ISBN 9781107694408. info
• BORCARD, Daniel, François GILLET a Pierre LEGENDRE. Numerical ecology with R. New York: Springer, 2011, xi, 306. ISBN 9781441979759. info

Výukové metody

Teoretické přednášky, doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně.

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou esej, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Esej má podobu metodiky a výsledků vědeckého článku. Poté studenti prezentují eseje na kolokviu. Výsledná známka závisí na kvalitě eseje, prezentace a diskuze na kolokviu.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/1/0. 3 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k.

Vyučující

doc. RNDr. Jakub Těšitel, Ph.D. (přednášející)

Garance

doc. RNDr. Jakub Těšitel, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Jakub Těšitel, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Út 14:00–16:50 B09/316

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz || Bi5560 Základy statistiky pro biology
Přednáška navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pozor, nově bude cvičení probíhat v populárním programu R. Je proto vhodné (i když nutné to není), aby studenti již měli základní znalosti práce v prostředí tohoto programu. Ty je možné získat v předmětu Bi7560 Úvod do R. Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Ekologie rostlin (program PřF, N-BOT)
• Fykologie a mykologie (program PřF, N-BOT)
• Ochrana přírody - botanika (program PřF, N-OCH)
• Ochrana přírody - zoologie (program PřF, N-OCH)
• Zoologie (program PřF, N-ZOL)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu by student měl být schopen aplikovat příslušné analytické metody pomocí populárního programu R.

Výstupy z učení

Student by měl být schopen samostatně:
Zvolit vhodnou metodu pro analýzu vícerozměrných dat za účelem zodpovězení konkrétní ekologické otázky
Aplikovat tuto metodu
Interpretovat výsledky analýzy
Výsledky doprovodit grafickým výstupem
Zahrnout analýzu do vědeckého textu

Osnova

• Příprava dat pro numerické analýzy (čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA), typy sbíraných dat (kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence)
• Ekologická podobnost (indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Ordinační analýza (lineární vs unimodální, přímá vs nepřímá, artefakty, ordinační diagramy, permutační testy, rozklad variance, parciální analýza, příkladové studie)
• Numerická klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní, řízená vs neřízená klasifikace)
• Používání funkčních vlastností druhů a indikačních hodnot v mnohorozměrných analýzách (funkční vlastnosti druhů, Ellenbergovy indikační hodnoty, //community weighted mean//, //fourth-corner problem//)
• Indexy diversity (alfa, beta a gamma diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction)
• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs přírodní experimenty - pozorování)
• Případové studie na použití jednotlivých metod.
  Cvičení bude zahrnovat analýzy konkrétních ekologických dat v programu R.

Literatura

doporučená literatura
• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Mnohorozměrná analýza ekologických dat. 2001. http://regent.jcu.cz/skripta.pdf
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

neurčeno
• ŠMILAUER, Petr a Jan LEPŠ. Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO 5. 2nd ed. Cambridge: University Press, 2014, xii, 362. ISBN 9781107694408. info
• BORCARD, Daniel, François GILLET a Pierre LEGENDRE. Numerical ecology with R. New York: Springer, 2011, xi, 306. ISBN 9781441979759. info
• ZUUR, Alain F., Elena N. IENO a Graham M. SMITH. Analysing Ecological Data. Springer-Verlag New York, 2007, 672 s. ISBN 978-0-387-45967-7. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-45972-1. URL info

Výukové metody

teoretické přednášky, doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy týkající se teoretického pozadí jednotlivých statistických metod.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/1/0. 3 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

doc. RNDr. Jakub Těšitel, Ph.D. (přednášející)

Garance

doc. RNDr. Jakub Těšitel, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Jakub Těšitel, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Út 14:00–16:50 B09/316

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz || Bi5560 Základy statistiky pro biology
Přednáška navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pozor, nově bude cvičení probíhat v populárním programu R. Je proto vhodné (i když nutné to není), aby studenti již měli základní znalosti práce v prostředí tohoto programu. Ty je možné získat v předmětu Bi7560 Úvod do R. Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Ekologie rostlin (program PřF, N-BOT)
• Fykologie a mykologie (program PřF, N-BOT)
• Ochrana přírody - botanika (program PřF, N-OCH)
• Ochrana přírody - zoologie (program PřF, N-OCH)
• Zoologie (program PřF, N-ZOL)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu by student měl být schopen aplikovat příslušné analytické metody pomocí populárního programu R.

Výstupy z učení

Student by měl být schopen samostatně:
Zvolit vhodnou metodu pro analýzu vícerozměrných dat za účelem zodpovězení konkrétní ekologické otázky
Aplikovat tuto metodu
Interpretovat výsledky analýzy
Výsledky doprovodit grafickým výstupem
Zahrnout analýzu do vědeckého textu

Osnova

• Příprava dat pro numerické analýzy (čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA), typy sbíraných dat (kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence)
• Ekologická podobnost (indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Ordinační analýza (lineární vs unimodální, přímá vs nepřímá, artefakty, ordinační diagramy, permutační testy, rozklad variance, parciální analýza, příkladové studie)
• Numerická klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní, řízená vs neřízená klasifikace)
• Používání funkčních vlastností druhů a indikačních hodnot v mnohorozměrných analýzách (funkční vlastnosti druhů, Ellenbergovy indikační hodnoty, //community weighted mean//, //fourth-corner problem//)
• Indexy diversity (alfa, beta a gamma diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction)
• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs přírodní experimenty - pozorování)
• Případové studie na použití jednotlivých metod.
  Cvičení bude zahrnovat analýzy konkrétních ekologických dat v programu R.

Literatura

doporučená literatura
• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Mnohorozměrná analýza ekologických dat. 2001. http://regent.jcu.cz/skripta.pdf
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

neurčeno
• ŠMILAUER, Petr a Jan LEPŠ. Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO 5. 2nd ed. Cambridge: University Press, 2014, xii, 362. ISBN 9781107694408. info
• BORCARD, Daniel, François GILLET a Pierre LEGENDRE. Numerical ecology with R. New York: Springer, 2011, xi, 306. ISBN 9781441979759. info
• ZUUR, Alain F., Elena N. IENO a Graham M. SMITH. Analysing Ecological Data. Springer-Verlag New York, 2007, 672 s. ISBN 978-0-387-45967-7. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-45972-1. URL info

Výukové metody

teoretické přednášky, doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy týkající se teoretického pozadí jednotlivých statistických metod.

Informace učitele

http://vitsyrovatka.info/doku.php?id=zpradat:cs:start

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/1/0. 3 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

doc. RNDr. Jakub Těšitel, Ph.D. (přednášející)

Garance

doc. RNDr. Jakub Těšitel, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Jakub Těšitel, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Po 1. 3. až Pá 14. 5. Út 14:00–16:50 online_B6

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz || Bi5560 Základy statistiky pro biology
Přednáška navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Cvičení probíhá v programu R. Je proto vhodné (i když nutné to není - ale v tom případě je vyžadováno zvýšené úsilí na začátku semestru), aby studenti již měli základní znalosti práce v prostředí tohoto programu. Ty je možné získat v předmětu Bi7560 Úvod do R. Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Ekologie rostlin (program PřF, N-BOT)
• Fykologie a mykologie (program PřF, N-BOT)
• Ochrana přírody - botanika (program PřF, N-OCH)
• Ochrana přírody - zoologie (program PřF, N-OCH)
• Zoologie (program PřF, N-ZOL)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu by student měl být schopen aplikovat příslušné analytické metody pomocí populárního programu R.

Výstupy z učení

Student by měl být schopen samostatně:
Zvolit vhodnou metodu pro analýzu vícerozměrných dat za účelem zodpovězení konkrétní ekologické otázky
Aplikovat tuto metodu
Interpretovat výsledky analýzy
Výsledky doprovodit grafickým výstupem
Zahrnout analýzu do vědeckého textu

Osnova

• Příprava dat pro numerické analýzy (čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA), typy sbíraných dat (kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence)
• Ekologická podobnost (indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Ordinační analýza (lineární vs unimodální, přímá vs nepřímá, artefakty, ordinační diagramy, permutační testy, rozklad variance, parciální analýza, příkladové studie)
• Numerická klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní, řízená vs neřízená klasifikace)
• Používání funkčních vlastností druhů a indikačních hodnot v mnohorozměrných analýzách (funkční vlastnosti druhů, Ellenbergovy indikační hodnoty, //community weighted mean//, //fourth-corner problem//)
• Indexy diversity (alfa, beta a gamma diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction)
• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs přírodní experimenty - pozorování)
• Případové studie na použití jednotlivých metod.
  Cvičení bude zahrnovat analýzy konkrétních ekologických dat v programu R.

Literatura

doporučená literatura
• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Mnohorozměrná analýza ekologických dat. 2001. http://regent.jcu.cz/skripta.pdf
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

neurčeno
• ŠMILAUER, Petr a Jan LEPŠ. Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO 5. 2nd ed. Cambridge: University Press, 2014, xii, 362. ISBN 9781107694408. info
• BORCARD, Daniel, François GILLET a Pierre LEGENDRE. Numerical ecology with R. New York: Springer, 2011, xi, 306. ISBN 9781441979759. info
• ZUUR, Alain F., Elena N. IENO a Graham M. SMITH. Analysing Ecological Data. Springer-Verlag New York, 2007, 672 s. ISBN 978-0-387-45967-7. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-45972-1. URL info

Výukové metody

teoretické přednášky, doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy týkající se teoretického pozadí jednotlivých statistických metod.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/1/0. 3 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

doc. RNDr. Jakub Těšitel, Ph.D. (přednášející)

Garance

doc. RNDr. Jakub Těšitel, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Jakub Těšitel, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Út 14:00–16:50 B09/316

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz || Bi5560 Základy statistiky pro biology
Přednáška navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pozor, nově bude cvičení probíhat v populárním programu R. Je proto vhodné (i když nutné to není), aby studenti již měli základní znalosti práce v prostředí tohoto programu. Ty je možné získat v předmětu Bi7560 Úvod do R. Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Ekologie rostlin (program PřF, N-BOT)
• Fykologie a mykologie (program PřF, N-BOT)
• Ochrana přírody - botanika (program PřF, N-OCH)
• Ochrana přírody - zoologie (program PřF, N-OCH)
• Zoologie (program PřF, N-ZOL)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu by student měl být schopen aplikovat příslušné analytické metody pomocí populárního programu R.

Výstupy z učení

Student by měl být schopen samostatně:
Zvolit vhodnou metodu pro analýzu vícerozměrných dat za účelem zodpovězení konkrétní ekologické otázky
Aplikovat tuto metodu
Interpretovat výsledky analýzy
Výsledky doprovodit grafickým výstupem
Zahrnout analýzu do vědeckého textu

Osnova

• Příprava dat pro numerické analýzy (čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA), typy sbíraných dat (kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence)
• Ekologická podobnost (indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Ordinační analýza (lineární vs unimodální, přímá vs nepřímá, artefakty, ordinační diagramy, permutační testy, rozklad variance, parciální analýza, příkladové studie)
• Numerická klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní, řízená vs neřízená klasifikace)
• Používání funkčních vlastností druhů a indikačních hodnot v mnohorozměrných analýzách (funkční vlastnosti druhů, Ellenbergovy indikační hodnoty, //community weighted mean//, //fourth-corner problem//)
• Indexy diversity (alfa, beta a gamma diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction)
• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs přírodní experimenty - pozorování)
• Případové studie na použití jednotlivých metod.
  Cvičení bude zahrnovat analýzy konkrétních ekologických dat v programu R.

Literatura

doporučená literatura
• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Mnohorozměrná analýza ekologických dat. 2001. http://regent.jcu.cz/skripta.pdf
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

neurčeno
• ŠMILAUER, Petr a Jan LEPŠ. Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO 5. 2nd ed. Cambridge: University Press, 2014, xii, 362. ISBN 9781107694408. info
• BORCARD, Daniel, François GILLET a Pierre LEGENDRE. Numerical ecology with R. New York: Springer, 2011, xi, 306. ISBN 9781441979759. info
• ZUUR, Alain F., Elena N. IENO a Graham M. SMITH. Analysing Ecological Data. Springer-Verlag New York, 2007, 672 s. ISBN 978-0-387-45967-7. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-45972-1. URL info

Výukové metody

teoretické přednášky, doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy týkající se teoretického pozadí jednotlivých statistických metod.

Informace učitele

http://vitsyrovatka.info/doku.php?id=zpradat:cs:start

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/1/0. 3 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. Vít Syrovátka, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. Vít Syrovátka, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Vít Syrovátka, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Po 18. 2. až Pá 17. 5. Út 12:00–13:50 B09/316, Čt 10:00–11:50 D36/225

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Přednáška navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pozor, nově bude cvičení probíhat v populárním programu R. Je proto vhodné (i když nutné to není), aby studenti již měli základní znalosti práce v prostředí tohoto programu. Ty je možné získat v předmětu Bi7560 Úvod do R. Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 6 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu by student měl být schopen aplikovat příslušné analytické metody pomocí populárního programu R.

Výstupy z učení

Student by měl být schopen samostatně:
Zvolit vhodnou metodu pro analýzu vícerozměrných dat za účelem zodpovězení konkrétní ekologické otázky
Aplikovat tuto metodu
Interpretovat výsledky analýzy
Výsledky doprovodit grafickým výstupem
Zahrnout analýzu do vědeckého textu

Osnova

• Příprava dat pro numerické analýzy (čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA), typy sbíraných dat (kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence)
• Ekologická podobnost (indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Ordinační analýza (lineární vs unimodální, přímá vs nepřímá, artefakty, ordinační diagramy, permutační testy, rozklad variance, parciální analýza, příkladové studie)
• Numerická klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní, řízená vs neřízená klasifikace)
• Používání funkčních vlastností druhů a indikačních hodnot v mnohorozměrných analýzách (funkční vlastnosti druhů, Ellenbergovy indikační hodnoty, //community weighted mean//, //fourth-corner problem//)
• Indexy diversity (alfa, beta a gamma diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction)
• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs přírodní experimenty - pozorování)
• Případové studie na použití jednotlivých metod.
  Cvičení bude zahrnovat analýzy konkrétních ekologických dat v programu R.

Literatura

doporučená literatura
• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Mnohorozměrná analýza ekologických dat. 2001. http://regent.jcu.cz/skripta.pdf
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

neurčeno
• ŠMILAUER, Petr a Jan LEPŠ. Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO 5. 2nd ed. Cambridge: University Press, 2014, xii, 362. ISBN 9781107694408. info
• BORCARD, Daniel, François GILLET a Pierre LEGENDRE. Numerical ecology with R. New York: Springer, 2011, xi, 306. ISBN 9781441979759. info
• ZUUR, Alain F., Elena N. IENO a Graham M. SMITH. Analysing Ecological Data. Springer-Verlag New York, 2007, 672 s. ISBN 978-0-387-45967-7. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-45972-1. URL info

Výukové metody

teoretické přednášky, doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy týkající se teoretického pozadí jednotlivých statistických metod.

Informace učitele

http://vitsyrovatka.info/doku.php?id=zpradat:cs:start

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/1/0. 3 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. Vít Syrovátka, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. Vít Syrovátka, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Vít Syrovátka, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Po 16:00–17:50 B09/316, St 11:00–12:50 D32/329

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Přednáška navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pozor, nově bude cvičení probíhat v populárním programu R. Je proto vhodné (i když nutné to není), aby studenti již měli základní znalosti práce v prostředí tohoto programu. Ty je možné získat v předmětu Bi7560 Úvod do R. Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 6 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu by student měl být schopen aplikovat příslušné analytické metody pomocí populárního programu R.

Výstupy z učení

Student by měl být schopen samostatně:
Zvolit vhodnou metodu pro analýzu vícerozměrných dat za účelem zodpovězení konkrétní ekologické otázky
Aplikovat tuto metodu
Interpretovat výsledky analýzy
Výsledky doprovodit grafickým výstupem
Zahrnout analýzu do vědeckého textu

Osnova

• Příprava dat pro numerické analýzy (čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA), typy sbíraných dat (kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence)
• Ekologická podobnost (indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Ordinační analýza (lineární vs unimodální, přímá vs nepřímá, artefakty, ordinační diagramy, permutační testy, rozklad variance, parciální analýza, příkladové studie)
• Numerická klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní, řízená vs neřízená klasifikace)
• Používání funkčních vlastností druhů a indikačních hodnot v mnohorozměrných analýzách (funkční vlastnosti druhů, Ellenbergovy indikační hodnoty, //community weighted mean//, //fourth-corner problem//)
• Indexy diversity (alfa, beta a gamma diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction)
• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs přírodní experimenty - pozorování)
• Případové studie na použití jednotlivých metod.
  Cvičení bude zahrnovat analýzy konkrétních ekologických dat v programu R.

Literatura

doporučená literatura
• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Mnohorozměrná analýza ekologických dat. 2001. http://regent.jcu.cz/skripta.pdf
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

neurčeno
• ŠMILAUER, Petr a Jan LEPŠ. Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO 5. 2nd ed. Cambridge: University Press, 2014, xii, 362. ISBN 9781107694408. info
• BORCARD, Daniel, François GILLET a Pierre LEGENDRE. Numerical ecology with R. New York: Springer, 2011, xi, 306. ISBN 9781441979759. info
• ZUUR, Alain F., Elena N. IENO a Graham M. SMITH. Analysing Ecological Data. Springer-Verlag New York, 2007, 672 s. ISBN 978-0-387-45967-7. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-45972-1. URL info

Výukové metody

teoretické přednášky, doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy týkající se teoretického pozadí jednotlivých statistických metod.

Informace učitele

http://vitsyrovatka.info/doku.php?id=zpradat:cs:start

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/1/0. 3 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. Vít Syrovátka, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. Vít Syrovátka, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Vít Syrovátka, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Po 20. 2. až Po 22. 5. Po 9:00–12:50 B09/316, Po 17:00–18:50 D32/329

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Přednáška navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může si předmět zapsat a na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 6 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikovat příslušné analytické metody pomocí standardních počítačových programů (především CANOCO a CanoDraw).

Osnova

• Příprava dat pro numerické analýzy (čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA), typy sbíraných dat (kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence)
• Ekologická podobnost (indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Ordinační analýza (lineární vs unimodální, přímá vs nepřímá, artefakty, ordinační diagramy, permutační testy, rozklad variance, parciální analýza, příkladové studie)
• Numerická klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní, řízená vs neřízená klasifikace)
• Používání funkčních vlastností druhů a indikačních hodnot v mnohorozměrných analýzách (funkční vlastnosti druhů, Ellenbergovy indikační hodnoty, //community weighted mean//, //fourth-corner problem//)
• Indexy diversity (alfa, beta a gamma diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction)
• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs přírodní experimenty - pozorování)
• Případové studie na použití jednotlivých metod.
  Cvičení bude zahrnovat analýzy konkrétních ekologických dat v programu CANOCO 5, který je určen k výpočtu přímých a nepřímých ordinací a úpravu ordinačních diagramů.

Literatura

doporučená literatura
• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Mnohorozměrná analýza ekologických dat. 2001. http://regent.jcu.cz/skripta.pdf
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

teoretické přednášky, doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně (praktika budou probíhat ve třech až čtyřech blocích během semestru)

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy týkající se teoretického pozadí jednotlivých statistických metod.

Navazující předměty

• bi7550 Practical Analysis of Biological Data – Seminar

Informace učitele

http://vitsyrovatka.info/doku.php?id=zpradat:cs:start

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/1/0. 3 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. Vít Syrovátka, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. Vít Syrovátka, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Vít Syrovátka, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Po 17:00–18:50 D32/329, Pá 8:00–11:50 B09/316

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Přednáška navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může si předmět zapsat a na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 6 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikovat příslušné analytické metody pomocí standardních počítačových programů (především CANOCO a CanoDraw).

Osnova

• Příprava dat pro numerické analýzy (čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA), typy sbíraných dat (kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence)
• Ekologická podobnost (indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Ordinační analýza (lineární vs unimodální, přímá vs nepřímá, artefakty, ordinační diagramy, permutační testy, rozklad variance, parciální analýza, příkladové studie)
• Numerická klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní, řízená vs neřízená klasifikace)
• Používání funkčních vlastností druhů a indikačních hodnot v mnohorozměrných analýzách (funkční vlastnosti druhů, Ellenbergovy indikační hodnoty, //community weighted mean//, //fourth-corner problem//)
• Indexy diversity (alfa, beta a gamma diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction)
• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs přírodní experimenty - pozorování)
• Případové studie na použití jednotlivých metod.
  Cvičení bude zahrnovat analýzy konkrétních ekologických dat v programu CANOCO 5, který je určen k výpočtu přímých a nepřímých ordinací a úpravu ordinačních diagramů.

Literatura

doporučená literatura
• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Mnohorozměrná analýza ekologických dat. 2001. http://regent.jcu.cz/skripta.pdf
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

teoretické přednášky, doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně (praktika budou probíhat ve třech až čtyřech blocích ve druhé polovině semestru)

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy týkající se teoretického pozadí jednotlivých statistických metod.

Navazující předměty

• bi7550 Practical Analysis of Biological Data – Seminar

Informace učitele

http://www.davidzeleny.net/wiki/doku.php?id=zpradat:start

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/1/0. 3 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. David Zelený, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. David Zelený, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. David Zelený, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Út 14:00–15:50 B11/333, Pá 8:00–11:50 B09/316

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Přednáška navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může si předmět zapsat a na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 6 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikovat příslušné analytické metody pomocí standardních počítačových programů (především CANOCO a CanoDraw).

Osnova

• Příprava dat pro numerické analýzy (čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA), typy sbíraných dat (kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence)
• Ekologická podobnost (indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Ordinační analýza (lineární vs unimodální, přímá vs nepřímá, artefakty, ordinační diagramy, permutační testy, rozklad variance, parciální analýza, příkladové studie)
• Numerická klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní, řízená vs neřízená klasifikace)
• Používání funkčních vlastností druhů a indikačních hodnot v mnohorozměrných analýzách (funkční vlastnosti druhů, Ellenbergovy indikační hodnoty, //community weighted mean//, //fourth-corner problem//)
• Indexy diversity (alfa, beta a gamma diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction)
• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs přírodní experimenty - pozorování)
• Případové studie na použití jednotlivých metod.
  Cvičení bude zahrnovat analýzy konkrétních ekologických dat v programu CANOCO 5, který je určen k výpočtu přímých a nepřímých ordinací a úpravu ordinačních diagramů.

Literatura

doporučená literatura
• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Mnohorozměrná analýza ekologických dat. 2001. http://regent.jcu.cz/skripta.pdf
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

teoretické přednášky, doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně (praktika budou probíhat ve třech až čtyřech blocích ve druhé polovině semestru)

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy týkající se teoretického pozadí jednotlivých statistických metod.

Navazující předměty

• bi7550 Practical Analysis of Biological Data – Seminar

Informace učitele

http://www.davidzeleny.net/wiki/doku.php?id=zpradat:start

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/1/0. 3 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. David Zelený, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. David Zelený, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. David Zelený, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Út 12:00–13:50 B11/235, Pá 8:00–11:50 B09/316

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Přednáška navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může si předmět zapsat a na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 6 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikovat příslušné analytické metody pomocí standardních počítačových programů (především CANOCO a CanoDraw).

Osnova

• Příprava dat pro numerické analýzy (čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA)
• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs přírodní experimenty - pozorování)
• Typy sbíraných dat (kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence)
• Ekologická podobnost (indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Numerická klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní, řízená vs neřízená klasifikace)
• Ordinace (lineární vs unimodální, přímá vs nepřímá)
• Kalibrace (Ellenbergovy indikační hodnoty a problematika jejich použití)
• Indexy diversity (alfa, beta a gamma diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction)
• Případové studie na použití jednotlivých metod
  Cvičení bude zahrnovat analýzy konkrétních ekologických dat v programu Canoco a úpravu ordinačních diagramů v programu CanoDraw.

Literatura

doporučená literatura
• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Mnohorozměrná analýza ekologických dat. 2001. http://regent.jcu.cz/skripta.pdf
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

teoretické přednášky, doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně (praktika budou probíhat ve třech až čtyřech blocích ve druhé polovině semestru)

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy týkající se teoretického pozadí jednotlivých statistických metod.

Navazující předměty

• bi7550 Practical Analysis of Biological Data – Seminar

Informace učitele

http://www.davidzeleny.net/wiki/doku.php?id=zpradat:start

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/1/0. 3 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. David Zelený, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. David Zelený, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. David Zelený, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Út 11:00–12:50 BR2, Pá 8:00–11:50 B09/316

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Přednáška navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může si předmět zapsat a na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 6 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikace příslušných metod pomocí standardních počítačových programů (především CANOCO a CanoDraw).

Osnova

• Příprava dat pro numerické analýzy (čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA)
• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs přírodní experimenty - pozorování)
• Typy sbíraných dat (kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence)
• Ekologická podobnost (indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Numerická klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní, řízená vs neřízená klasifikace)
• Ordinace (lineární vs unimodální, přímá vs nepřímá)
• Regrese (zobecněné lineární modely, regresní a klasifikační stromy)
• Kalibrace (Ellenbergovy indikační hodnoty a problematika jejich použití)
• Indexy diversity (alfa, beta a gamma diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction)
• Případové studie na použití jednotlivých metod
  Cvičení bude zahrnovat analýzy konkrétních ekologických dat v programu Canoco a úpravu ordinačních diagramů v programu CanoDraw.

Literatura

• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Mnohorozměrná analýza ekologických dat. 2001. http://regent.jcu.cz/skripta.pdf
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

teoretické přednášky (které budou probíhat každý týden v Řečkovicích), doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně (praktika budou probíhat ve třech až čtyřech blocích ve druhé polovině semestru v počítačovně v Bohunicích)

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy týkající se teoretického pozadí jednotlivých statistických metod.

Navazující předměty

• bi7550 Practical Analysis of Biological Data – Seminar

Informace učitele

http://www.sci.muni.cz/botany/zeleny/wiki/david-wiki/doku.php?id=zpradat:start

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/1/0. 3 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. David Zelený, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. David Zelený, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. David Zelený, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Út 8:00–9:50 BR4, Út 16:00–19:50 B09/316

Předpoklady

( Bi5040 Biostatistika - základní kurz )||( SOUHLAS )
Přednáška navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může si předmět zapsat a na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Ekologická a evoluční biologie (program PřF, B-EB)
• Ekologická a evoluční biologie (program PřF, B-EB, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikace příslušných metod pomocí standardních počítačových programů (především CANOCO a CanoDraw).

Osnova

• Příprava dat pro numerické analýzy (čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA)
• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs přírodní experimenty - pozorování)
• Typy sbíraných dat (kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence)
• Ekologická podobnost (indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Numerická klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní, řízená vs neřízená klasifikace)
• Ordinace (lineární vs unimodální, přímá vs nepřímá)
• Regrese (zobecněné lineární modely, regresní a klasifikační stromy)
• Kalibrace (Ellenbergovy indikační hodnoty a problematika jejich použití)
• Indexy diversity (alfa, beta a gamma diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction)
• Případové studie na použití jednotlivých metod
  Cvičení bude zahrnovat analýzy konkrétních ekologických dat v programu Canoco a úpravu ordinačních diagramů v programu CanoDraw.

Literatura

• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Multivariantní analýza ekologických dat. 2001. info
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

teoretické přednášky (které budou probíhat každý týden v Řečkovicích), doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně (praktika budou probíhat ve třech až čtyřech blocích ve druhé polovině semestru v počítačovně v Bohunicích)

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy týkající se teoretického pozadí jednotlivých statistických metod.

Navazující předměty

• bi7550 Practical Analysis of Biological Data – Seminar

Informace učitele

http://www.sci.muni.cz/botany/zeleny/wiki/david-wiki/doku.php?id=zpradat:start

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/1/0. 3 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. David Zelený, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. David Zelený, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. David Zelený, Ph.D.

Rozvrh

Út 14:00–15:50 BR2, Pá 10:00–11:50 B09/316

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Výklad navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení předmětu (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Muzeologická biologie (program PřF, M-BI, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, M-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikace příslušných metod pomocí standardních počítačových programů, např. PC-ORD, CANOCO a Statistica.

Osnova

• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs přírodní experimenty - pozorování)
• Typy sbíraných dat (kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence)
• Příprava dat pro numerické analýzy (čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA)
• Ekologická podobnost (indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní, řízená vs neřízená, COCKTAIL)
• Ordinace (lineární vs unimodální, přímá vs nepřímá)
• Regrese (zobecněné lineární modely, regresní a klasifikační stromy)
• Ellenbergovy indikační hodnoty (kalibrace)
• Indexy druhové bohatosti (alfa, beta a gamma diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction)
• Případové studie na použití jednotlivých metod
• Cvičení bude zahrnovat analýzy konkrétních ekologických dat v programech Statistica, PC-ORD a Canoco a úpravu ordinačních diagramů v programu CanoDraw.

Literatura

• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Multivariantní analýza ekologických dat. 2001. info
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

teoretické přednášky (které budou probíhat každý týden v Řečkovicích), doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně (jednou za 2 týdny v Bohunicích)

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy, které by měly nenásilně osondovat, jestli student při přednáškách nespal.

Navazující předměty

• bi7550 Practical Analysis of Biological Data – Seminar

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. David Zelený, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. David Zelený, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. David Zelený, Ph.D.

Rozvrh

Po 13:00–14:50 BR2

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Výklad navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení předmětu (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Muzeologická biologie (program PřF, M-BI, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, M-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Botanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikace příslušných metod pomocí standardních počítačových programů, např. PC-ORD, CANOCO a Statistica. A protože věřím, že budoucnost zpracování dat je v programu R, bude součástí výuky i "pět minut s Rkem" - krátká demonstrace jednotlivě probíraných metod v prostředí programu R (znalost Rka ani jeho použití však nebudu po studentech vyžadovat).

Osnova

• 1. Úvod k metodám ekologie společenstev.
• 2. Sběr dat v terénu: rozmístění sběrných míst, velikost a tvar ploch, velikost vzorku.
• 3. Sledované kvantitativní znaky: frekvence, denzita, pokryvnost, bazální plocha, biomasa; typy kvantitativních dat.
• 4. Úprava dat pro numerické zpracování: redukce, transformace, standardizace.
• 5. Koeficienty podobnosti vzorků.
• 6. Numerická klasifikace: aglomerativní metody a shlukovací algoritmy, divizivní monotetická klasifikace a TWINSPAN. Demonstrace klasifikačních metod v programech PC-ORD a Statistica. Řízená klasifikace pomocí neuronových sítí.
• 7. Teorie gradientové analýzy: lineární a unimodální model, přímá a nepřímá gradientová analýza, faktory prostředí.
• 8. Regresní modely: lineární regrese, vážené průměrování, mnohonásobná regrese, regresní stromy. Demonstrace regresních metod v programu Statistica.
• 9. Kalibrace, bioindikace a indikační hodnoty druhů.
• 10. Ordinace: analýza hlavních komponent (PCA), korespondenční analýza (CA) a detrendovaná korespondenční analýza (DCA). Demonstrace ordinačních metod v programu CANOCO.
• 11. Ordinace s omezením: redundanční analýza (RDA) a kanonická korespondenční analýza (CCA), testování významnosti faktorů prostředí. Demonstrace těchto metod v programu CANOCO.
• 12. Úprava a analýza ordinačních diagramů v programu CANODRAW.
• 13. Hodnocení ekologických pokusů, srovnávacích studií společenstev a změn společenstev v čase pomocí ordinace s omezením. Rozbor případových studií.

Literatura

• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Multivariantní analýza ekologických dat. 2001. info
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

frontální výuka, která kombinuje výklad teorie s praktickou demonstrací statistického software

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy, které by měly nenásilně osondovat, jestli student při přednáškách nespal.

Navazující předměty

• bi7550 Practical Analysis of Biological Data – Seminar

Informace učitele

http://www.sci.muni.cz/botany/zeleny/zpradat/

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D.

Rozvrh

St 8:00–9:50 BR2

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Při výkladu místy navazuji na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a proto budu raději, když studenti tento předmět zapíší až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení předmětu (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Muzeologická biologie (program PřF, M-BI, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, M-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikace příslušných metod pomocí standardních počítačových programů, např. PC-ORD, CANOCO, Statistica a další.

Osnova

• 1. Úvod k metodám ekologie společenstev.
• 2. Sběr dat v terénu: rozmístění sběrných míst, velikost a tvar ploch, velikost vzorku.
• 3. Sledované kvantitativní znaky: frekvence, denzita, pokryvnost, bazální plocha, biomasa; typy kvantitativních dat.
• 4. Úprava dat pro numerické zpracování: redukce, transformace, standardizace.
• 5. Koeficienty podobnosti vzorků.
• 6. Numerická klasifikace: aglomerativní metody a shlukovací algoritmy, divizivní monotetická klasifikace a TWINSPAN. Demonstrace klasifikačních metod v programech PC-ORD a Statistica. Řízená klasifikace pomocí neuronových sítí.
• 7. Teorie gradientové analýzy: lineární a unimodální model, přímá a nepřímá gradientová analýza, faktory prostředí.
• 8. Regresní modely: lineární regrese, vážené průměrování, mnohonásobná regrese, regresní stromy. Demonstrace regresních metod v programu Statistica.
• 9. Kalibrace, bioindikace a indikační hodnoty druhů.
• 10. Ordinace: analýza hlavních komponent (PCA), korespondenční analýza (CA) a detrendovaná korespondenční analýza (DCA). Demonstrace ordinačních metod v programu CANOCO.
• 11. Ordinace s omezením: redundanční analýza (RDA) a kanonická korespondenční analýza (CCA), testování významnosti faktorů prostředí. Demonstrace těchto metod v programu CANOCO.
• 12. Úprava a analýza ordinačních diagramů v programu CANODRAW.
• 13. Hodnocení ekologických pokusů, srovnávacích studií společenstev a změn společenstev v čase pomocí ordinace s omezením. Rozbor případových studií.

Literatura

• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Multivariantní analýza ekologických dat. 2001. info
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Metody hodnocení

Ve výuce je vysvětlována teorie a předváděny počítačové programy. Ke zkoušce student zpracovává soubor dat, buď svých vlastních nebo dat od učitele, pomocí probíraných klasifikačních a ordinačních metod. Zpracované analýzy předkládá ve formě krátké písemné zprávy. Zkouška je ústní. Pro její úspěšné složení je nutná znalost teorie v pozadí jednotlivých metod. Podrobnější požadavky viz http://www.sci.muni.cz/botany/chytry/zpradat/uloha.htm.

Informace učitele

http://www.sci.muni.cz/botany/chytry/zpradat/

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D.

Rozvrh

Út 8:00–9:50 BR4

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Při výkladu místy navazuji na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a proto budu raději, když studenti tento předmět zapíší až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení předmětu (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Muzeologická biologie (program PřF, M-BI, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, M-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí. Součástí předmětu je výuka příslušných metod pomocí standardních počítačových programů, např. PC-ORD, CANOCO, Statistica a další.

Osnova

• 1. Úvod k metodám ekologie společenstev. 2. Sběr dat v terénu: rozmístění sběrných míst, velikost a tvar ploch, velikost vzorku. 3. Sledované kvantitativní znaky: frekvence, denzita, pokryvnost, bazální plocha, biomasa; typy kvantitativních dat. 4. Úprava dat pro numerické zpracování: redukce, transformace, standardizace. 5. Koeficienty podobnosti vzorků 6. Numerická klasifikace: aglomerativní metody a shlukovací algoritmy, divizivní monotetická klasifikace a TWINSPAN. Demonstrace klasifikačních metod v programech PC-ORD a Statistica. Řízená klasifikace pomocí neuronových sítí. 7. Teorie gradientové analýzy: lineární a unimodální model, přímá a nepřímá gradientová analýza, faktory prostředí. 8. Regresní modely: lineární regrese, vážené průměrování, mnohonásobná regrese, regresní stromy. Demonstrace regresních metod v programu Statistica. 9. Kalibrace, bioindikace a indikační hodnoty druhů. 10. Ordinace: analýza hlavních komponent (PCA), korespondenční analýza (CA) a detrendovaná korespondenční analýza (DCA). Demonstrace ordinačních metod v programu CANOCO. 11. Ordinace s omezením: redundanční analýza (RDA) a kanonická korespondenční analýza (CCA), testování významnosti faktorů prostředí. Demonstrace těchto metod v programu CANOCO. 12. Úprava a analýza ordinačních diagramů v programu CANODRAW. 13. Hodnocení ekologických pokusů, srovnávacích studií společenstev a změn společenstev v čase pomocí ordinace s omezením. Rozbor případových studií.

Literatura

• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Multivariantní analýza ekologických dat. 2001. info
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Metody hodnocení

Ve výuce je vysvětlována teorie a předváděny počítačové programy. Ke zkoušce student zpracovává soubor dat, buď svých vlastních nebo dat od učitele, pomocí probíraných klasifikačních a ordinačních metod. Zpracované analýzy předkládá ve formě krátké písemné zprávy. Pro úspěšné složení zkoušky je nutná znalost teorie v pozadí jednotlivých metod. Podrobnější požadavky viz http://www.sci.muni.cz/botany/chytry/zpradat/uloha.htm.

Informace učitele

http://www.sci.muni.cz/botany/chytry/zpradat/

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D.

Rozvrh

Út 17:00–18:50 BR4

Předpoklady

( Bi5040 Biostatistika - základní kurz || B5040 Biostatistika )&&(! B7540 Zprac. dat ekol. společenstev )
Při výkladu místy navazuji na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a proto budu raději, když studenti tento předmět zapíší až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení předmětu (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Muzeologická biologie (program PřF, M-BI, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, M-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí. Součástí předmětu je výuka příslušných metod pomocí standardních počítačových programů, např. PC-ORD, CANOCO, Statistica a další.

Osnova

• 1. Úvod k metodám ekologie společenstev. 2. Sběr dat v terénu: rozmístění sběrných míst, velikost a tvar ploch, velikost vzorku. 3. Sledované kvantitativní znaky: frekvence, denzita, pokryvnost, bazální plocha, biomasa; typy kvantitativních dat. 4. Úprava dat pro numerické zpracování: redukce, transformace, standardizace. 5. Koeficienty podobnosti vzorků 6. Numerická klasifikace: aglomerativní metody a shlukovací algoritmy, divizivní monotetická klasifikace a TWINSPAN. Demonstrace klasifikačních metod v programech PC-ORD a Statistica. Řízená klasifikace pomocí neuronových sítí. 7. Teorie gradientové analýzy: lineární a unimodální model, přímá a nepřímá gradientová analýza, faktory prostředí. 8. Regresní modely: lineární regrese, vážené průměrování, mnohonásobná regrese, regresní stromy. Demonstrace regresních metod v programu Statistica. 9. Kalibrace, bioindikace a indikační hodnoty druhů. 10. Ordinace: analýza hlavních komponent (PCA), korespondenční analýza (CA) a detrendovaná korespondenční analýza (DCA). Demonstrace ordinačních metod v programu CANOCO. 11. Ordinace s omezením: redundanční analýza (RDA) a kanonická korespondenční analýza (CCA), testování významnosti faktorů prostředí. Demonstrace těchto metod v programu CANOCO. 12. Úprava a analýza ordinačních diagramů v programu CANODRAW. 13. Hodnocení ekologických pokusů, srovnávacích studií společenstev a změn společenstev v čase pomocí ordinace s omezením. Rozbor případových studií.

Literatura

• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Multivariantní analýza ekologických dat. 2001. info
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Metody hodnocení

Ve výuce je vysvětlována teorie a předváděny počítačové programy. Ke zkoušce student zpracovává soubor dat, buď svých vlastních nebo dat od učitele, pomocí probíraných klasifikačních a ordinačních metod. Zpracované analýzy předkládá ve formě krátké písemné zprávy. Pro úspěšné složení zkoušky je nutná znalost teorie v pozadí jednotlivých metod. Podrobnější požadavky viz http://www.sci.muni.cz/botany/chytry/zpradat/uloha.htm.

Informace učitele

http://www.sci.muni.cz/botany/chytry/zpradat/

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D.

Rozvrh

Út 14:00–15:50 02002

Předpoklady

( Bi5040 Biostatistika - základní kurz || B5040 Biostatistika )&&(! B7540 Zprac. dat ekol. společenstev )
Pro dobré porozumění probírané látce je vhodné absolvovat předmět B5040 Biostatistika. Užitečné, nikoliv ale nezbytné, je dřívější absolvování předmětu B6549 Metody fytocenologie.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Muzeologická biologie (program PřF, M-BI, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, M-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí. Součástí předmětu je výuka příslušných metod pomocí standardních počítačových programů, např. PC-ORD, SYN-TAX, CANOCO, SPSS a další.

Osnova

• 1. Úvod k metodám ekologie společenstev. 2. Sběr dat v terénu: rozmístění sběrných míst, velikost a tvar ploch, velikost vzorku. 3. Sledované kvantitativní znaky: frekvence, denzita, pokryvnost, bazální plocha, biomasa; typy kvantitativních dat. 4. Měření diverzity: indexy diverzity a ekvitability. 5. Úprava dat pro numerické zpracování: redukce, transformace, standardizace. 6. Koeficienty podobnosti vzorků 7. Numerická klasifikace: aglomerativní metody a shlukovací algoritmy, divizivní monotetická klasifikace a TWINSPAN. Demonstrace klasifikačních metod v programech PC-ORD a SYN-TAX. 8. Teorie gradientové analýzy: lineární a unimodální model, přímá a nepřímá gradientová analýza, faktory prostředí. 9. Regresní modely: lineární regrese, vážené průměrování, mnohonásobná regrese. Demonstrace regresních metod v programu SPSS. 10. Kalibrace, bioindikace a indikační hodnoty druhů. 11. Ordinace: analýza hlavních komponent (PCA), korespondenční analýza (CA) a detrendovaná korespondenční analýza (DCA). Demonstrace ordinačních metod v programu CANOCO. 12. Ordinace s omezením: redundanční analýza (RDA) a kanonická korespondenční analýza (CCA), testování významnosti faktorů prostředí. Demonstrace těchto metod v programu CANOCO. 13. Úprava a analýza ordinačních diagramů v programu CANODRAW. 14. Hodnocení ekologických pokusů, srovnávacích studií společenstev a změn společenstev v čase pomocí ordinace s omezením. Rozbor případových studií.

Literatura

• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Multivariantní analýza ekologických dat. 2001. info
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Metody hodnocení

Ve výuce je vysvětlována teorie a předváděny počítačové programy. K zápočtu student zpracovává soubor dat, buď svých vlastních nebo dat od učitele, pomocí probíraných klasifikačních a ordinačních metod. Zpracované analýzy předkládá ve formě krátké zprávy v angličtině. K zápočtu je rovněž požadována teorie v pozadí jednotlivých metod.

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D.

Rozvrh

Út 10:00–11:50 02002

Předpoklady

( Bi5040 Biostatistika - základní kurz || B5040 Biostatistika )&&(! B7540 Zprac. dat ekol. společenstev )
Pro dobré porozumění probírané látce je vhodné absolvovat předmět B5040 Biostatistika. Užitečné, nikoliv ale nezbytné, je dřívější absolvování předmětu B6549 Metody fytocenologie.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Muzeologická biologie (program PřF, M-BI, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, M-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí. Součástí předmětu je výuka příslušných metod pomocí standardních počítačových programů, např. PC-ORD, SYN-TAX, CANOCO, SPSS a další.

Osnova

• 1. Úvod k metodám ekologie společenstev. 2. Sběr dat v terénu: rozmístění sběrných míst, velikost a tvar ploch, velikost vzorku. 3. Sledované kvantitativní znaky: frekvence, denzita, pokryvnost, bazální plocha, biomasa; typy kvantitativních dat. 4. Měření diverzity: indexy diverzity a ekvitability. 5. Úprava dat pro numerické zpracování: redukce, transformace, standardizace. 6. Koeficienty podobnosti vzorků 7. Numerická klasifikace: aglomerativní metody a shlukovací algoritmy, divizivní monotetická klasifikace a TWINSPAN. Demonstrace klasifikačních metod v programech PC-ORD a SYN-TAX. 8. Teorie gradientové analýzy: lineární a unimodální model, přímá a nepřímá gradientová analýza, faktory prostředí. 9. Regresní modely: lineární regrese, vážené průměrování, mnohonásobná regrese. Demonstrace regresních metod v programu SPSS. 10. Kalibrace, bioindikace a indikační hodnoty druhů. 11. Ordinace: analýza hlavních komponent (PCA), korespondenční analýza (CA) a detrendovaná korespondenční analýza (DCA). Demonstrace ordinačních metod v programu CANOCO. 12. Ordinace s omezením: redundanční analýza (RDA) a kanonická korespondenční analýza (CCA), testování významnosti faktorů prostředí. Demonstrace těchto metod v programu CANOCO. 13. Úprava a analýza ordinačních diagramů v programu CANODRAW. 14. Hodnocení ekologických pokusů, srovnávacích studií společenstev a změn společenstev v čase pomocí ordinace s omezením. Rozbor případových studií.

Literatura

• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Multivariantní analýza ekologických dat. 2001. info
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Metody hodnocení

Ve výuce je vysvětlována teorie a předváděny počítačové programy. K zápočtu student zpracovává soubor dat, buď svých vlastních nebo dat od učitele, pomocí probíraných klasifikačních a ordinačních metod. Zpracované analýzy předkládá ve formě krátké zprávy v angličtině. K zápočtu je rovněž požadována teorie v pozadí jednotlivých metod.

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D.

Předpoklady

( Bi5040 Biostatistika - základní kurz || B5040 Biostatistika )&&(! B7540 Zprac. dat ekol. společenstev )
Pro dobré porozumění probírané látce je vhodné absolvovat předmět B5040 Biostatistika. Užitečné, nikoliv ale nezbytné, je dřívější absolvování předmětu B6549 Metody fytocenologie.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Muzeologická biologie (program PřF, M-BI, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, M-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí. Součástí předmětu je výuka příslušných metod pomocí standardních počítačových programů, např. PC-ORD, SYN-TAX, CANOCO, SPSS a další.

Osnova

• 1. Úvod k metodám ekologie společenstev. 2. Sběr dat v terénu: rozmístění sběrných míst, velikost a tvar ploch, velikost vzorku. 3. Sledované kvantitativní znaky: frekvence, denzita, pokryvnost, bazální plocha, biomasa; typy kvantitativních dat. 4. Měření diverzity: indexy diverzity a ekvitability. 5. Úprava dat pro numerické zpracování: redukce, transformace, standardizace. 6. Koeficienty podobnosti vzorků 7. Numerická klasifikace: aglomerativní metody a shlukovací algoritmy, divizivní monotetická klasifikace a TWINSPAN. Demonstrace klasifikačních metod v programech PC-ORD a SYN-TAX. 8. Teorie gradientové analýzy: lineární a unimodální model, přímá a nepřímá gradientová analýza, faktory prostředí. 9. Regresní modely: lineární regrese, vážené průměrování, mnohonásobná regrese. Demonstrace regresních metod v programu SPSS. 10. Kalibrace, bioindikace a indikační hodnoty druhů. 11. Ordinace: analýza hlavních komponent (PCA), korespondenční analýza (CA) a detrendovaná korespondenční analýza (DCA). Demonstrace ordinačních metod v programu CANOCO. 12. Ordinace s omezením: redundanční analýza (RDA) a kanonická korespondenční analýza (CCA), testování významnosti faktorů prostředí. Demonstrace těchto metod v programu CANOCO. 13. Úprava a analýza ordinačních diagramů v programu CANODRAW. 14. Hodnocení ekologických pokusů, srovnávacích studií společenstev a změn společenstev v čase pomocí ordinace s omezením. Rozbor případových studií.

Literatura

• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Multivariantní analýza ekologických dat. 2001. info
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Metody hodnocení

Ve výuce je vysvětlována teorie a předváděny počítačové programy. K zápočtu student zpracovává soubor dat, buď svých vlastních nebo dat od učitele, pomocí probíraných klasifikačních a ordinačních metod. Zpracované analýzy předkládá ve formě krátké zprávy v angličtině. K zápočtu je rovněž požadována teorie v pozadí jednotlivých metod.

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D.

Předpoklady

( Bi5040 Biostatistika - základní kurz || B5040 Biostatistika )&&(! B7540 Zprac. dat ekol. společenstev )
Pro dobré porozumění probírané látce je vhodné absolvovat předmět B5040 Biostatistika. Užitečné, nikoliv ale nezbytné, je dřívější absolvování předmětu B6549 Metody fytocenologie.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Muzeologická biologie (program PřF, M-BI, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, M-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí. Součástí předmětu je výuka příslušných metod pomocí standardních počítačových programů, např. PC-ORD, SYN-TAX, CANOCO, SPSS a další.

Osnova

• 1. Úvod k metodám ekologie společenstev. 2. Sběr dat v terénu: rozmístění sběrných míst, velikost a tvar ploch, velikost vzorku. 3. Sledované kvantitativní znaky: frekvence, denzita, pokryvnost, bazální plocha, biomasa; typy kvantitativních dat. 4. Měření diverzity: indexy diverzity a ekvitability. 5. Úprava dat pro numerické zpracování: redukce, transformace, standardizace. 6. Koeficienty podobnosti vzorků 7. Numerická klasifikace: aglomerativní metody a shlukovací algoritmy, divizivní monotetická klasifikace a TWINSPAN. Demonstrace klasifikačních metod v programech PC-ORD a SYN-TAX. 8. Teorie gradientové analýzy: lineární a unimodální model, přímá a nepřímá gradientová analýza, faktory prostředí. 9. Regresní modely: lineární regrese, vážené průměrování, mnohonásobná regrese. Demonstrace regresních metod v programu SPSS. 10. Kalibrace, bioindikace a indikační hodnoty druhů. 11. Ordinace: analýza hlavních komponent (PCA), korespondenční analýza (CA) a detrendovaná korespondenční analýza (DCA). Demonstrace ordinačních metod v programu CANOCO. 12. Ordinace s omezením: redundanční analýza (RDA) a kanonická korespondenční analýza (CCA), testování významnosti faktorů prostředí. Demonstrace těchto metod v programu CANOCO. 13. Úprava a analýza ordinačních diagramů v programu CANODRAW. 14. Hodnocení ekologických pokusů, srovnávacích studií společenstev a změn společenstev v čase pomocí ordinace s omezením. Rozbor případových studií.

Literatura

• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Multivariantní analýza ekologických dat. 2001. info
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Metody hodnocení

Ve výuce je vysvětlována teorie a předváděny počítačové programy. K zápočtu student zpracovává soubor dat, buď svých vlastních nebo dat od učitele, pomocí probíraných klasifikačních a ordinačních metod. Zpracované analýzy předkládá ve formě krátké zprávy v angličtině. K zápočtu je rovněž požadována teorie v pozadí jednotlivých metod.

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Předmět se v období podzim 2018 nevypisuje.

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. David Zelený, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. David Zelený, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. David Zelený, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Přednáška navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může si předmět zapsat a na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Ekologická a evoluční biologie (program PřF, B-EB)
• Ekologická a evoluční biologie (program PřF, B-EB, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikovat příslušné analytické metody pomocí standardních počítačových programů (především CANOCO a CanoDraw).

Osnova

• Příprava dat pro numerické analýzy (čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA)
• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs přírodní experimenty - pozorování)
• Typy sbíraných dat (kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence)
• Ekologická podobnost (indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Numerická klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní, řízená vs neřízená klasifikace)
• Ordinace (lineární vs unimodální, přímá vs nepřímá)
• Kalibrace (Ellenbergovy indikační hodnoty a problematika jejich použití)
• Indexy diversity (alfa, beta a gamma diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction)
• Případové studie na použití jednotlivých metod
  Cvičení bude zahrnovat analýzy konkrétních ekologických dat v programu Canoco a úpravu ordinačních diagramů v programu CanoDraw.

Literatura

doporučená literatura
• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Mnohorozměrná analýza ekologických dat. 2001. http://regent.jcu.cz/skripta.pdf
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

teoretické přednášky, doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně (praktika budou probíhat ve třech až čtyřech blocích ve druhé polovině semestru)

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy týkající se teoretického pozadí jednotlivých statistických metod.

Navazující předměty

• Bi7550 Practical Analysis of Biological Data – Seminar

Informace učitele

http://www.davidzeleny.net/wiki/doku.php?id=zpradat:start

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Předmět se v období podzim 2017 nevypisuje.

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. David Zelený, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. David Zelený, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. David Zelený, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Přednáška navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může si předmět zapsat a na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Ekologická a evoluční biologie (program PřF, B-EB)
• Ekologická a evoluční biologie (program PřF, B-EB, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikovat příslušné analytické metody pomocí standardních počítačových programů (především CANOCO a CanoDraw).

Osnova

• Příprava dat pro numerické analýzy (čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA)
• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs přírodní experimenty - pozorování)
• Typy sbíraných dat (kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence)
• Ekologická podobnost (indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Numerická klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní, řízená vs neřízená klasifikace)
• Ordinace (lineární vs unimodální, přímá vs nepřímá)
• Kalibrace (Ellenbergovy indikační hodnoty a problematika jejich použití)
• Indexy diversity (alfa, beta a gamma diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction)
• Případové studie na použití jednotlivých metod
  Cvičení bude zahrnovat analýzy konkrétních ekologických dat v programu Canoco a úpravu ordinačních diagramů v programu CanoDraw.

Literatura

doporučená literatura
• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Mnohorozměrná analýza ekologických dat. 2001. http://regent.jcu.cz/skripta.pdf
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

teoretické přednášky, doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně (praktika budou probíhat ve třech až čtyřech blocích ve druhé polovině semestru)

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy týkající se teoretického pozadí jednotlivých statistických metod.

Navazující předměty

• Bi7550 Practical Analysis of Biological Data – Seminar

Informace učitele

http://www.davidzeleny.net/wiki/doku.php?id=zpradat:start

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Předmět se v období podzim 2016 nevypisuje.

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. David Zelený, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. David Zelený, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. David Zelený, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Přednáška navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může si předmět zapsat a na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Ekologická a evoluční biologie (program PřF, B-EB)
• Ekologická a evoluční biologie (program PřF, B-EB, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikovat příslušné analytické metody pomocí standardních počítačových programů (především CANOCO a CanoDraw).

Osnova

• Příprava dat pro numerické analýzy (čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA)
• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs přírodní experimenty - pozorování)
• Typy sbíraných dat (kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence)
• Ekologická podobnost (indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Numerická klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní, řízená vs neřízená klasifikace)
• Ordinace (lineární vs unimodální, přímá vs nepřímá)
• Kalibrace (Ellenbergovy indikační hodnoty a problematika jejich použití)
• Indexy diversity (alfa, beta a gamma diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction)
• Případové studie na použití jednotlivých metod
  Cvičení bude zahrnovat analýzy konkrétních ekologických dat v programu Canoco a úpravu ordinačních diagramů v programu CanoDraw.

Literatura

doporučená literatura
• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Mnohorozměrná analýza ekologických dat. 2001. http://regent.jcu.cz/skripta.pdf
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

teoretické přednášky, doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně (praktika budou probíhat ve třech až čtyřech blocích ve druhé polovině semestru)

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy týkající se teoretického pozadí jednotlivých statistických metod.

Navazující předměty

• Bi7550 Practical Analysis of Biological Data – Seminar

Informace učitele

http://www.davidzeleny.net/wiki/doku.php?id=zpradat:start

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Předmět se v období podzim 2015 nevypisuje.

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. David Zelený, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. David Zelený, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. David Zelený, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Přednáška navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může si předmět zapsat a na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Ekologická a evoluční biologie (program PřF, B-EB)
• Ekologická a evoluční biologie (program PřF, B-EB, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikovat příslušné analytické metody pomocí standardních počítačových programů (především CANOCO a CanoDraw).

Osnova

• Příprava dat pro numerické analýzy (čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA)
• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs přírodní experimenty - pozorování)
• Typy sbíraných dat (kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence)
• Ekologická podobnost (indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Numerická klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní, řízená vs neřízená klasifikace)
• Ordinace (lineární vs unimodální, přímá vs nepřímá)
• Kalibrace (Ellenbergovy indikační hodnoty a problematika jejich použití)
• Indexy diversity (alfa, beta a gamma diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction)
• Případové studie na použití jednotlivých metod
  Cvičení bude zahrnovat analýzy konkrétních ekologických dat v programu Canoco a úpravu ordinačních diagramů v programu CanoDraw.

Literatura

doporučená literatura
• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Mnohorozměrná analýza ekologických dat. 2001. http://regent.jcu.cz/skripta.pdf
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

teoretické přednášky, doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně (praktika budou probíhat ve třech až čtyřech blocích ve druhé polovině semestru)

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy týkající se teoretického pozadí jednotlivých statistických metod.

Navazující předměty

• Bi7550 Practical Analysis of Biological Data – Seminar

Informace učitele

http://www.davidzeleny.net/wiki/doku.php?id=zpradat:start

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Předmět se v období podzim 2014 nevypisuje.

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. David Zelený, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. David Zelený, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. David Zelený, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Přednáška navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může si předmět zapsat a na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Ekologická a evoluční biologie (program PřF, B-EB)
• Ekologická a evoluční biologie (program PřF, B-EB, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikovat příslušné analytické metody pomocí standardních počítačových programů (především CANOCO a CanoDraw).

Osnova

• Příprava dat pro numerické analýzy (čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA)
• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs přírodní experimenty - pozorování)
• Typy sbíraných dat (kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence)
• Ekologická podobnost (indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Numerická klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní, řízená vs neřízená klasifikace)
• Ordinace (lineární vs unimodální, přímá vs nepřímá)
• Kalibrace (Ellenbergovy indikační hodnoty a problematika jejich použití)
• Indexy diversity (alfa, beta a gamma diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction)
• Případové studie na použití jednotlivých metod
  Cvičení bude zahrnovat analýzy konkrétních ekologických dat v programu Canoco a úpravu ordinačních diagramů v programu CanoDraw.

Literatura

doporučená literatura
• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Mnohorozměrná analýza ekologických dat. 2001. http://regent.jcu.cz/skripta.pdf
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

teoretické přednášky, doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně (praktika budou probíhat ve třech až čtyřech blocích ve druhé polovině semestru)

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy týkající se teoretického pozadí jednotlivých statistických metod.

Navazující předměty

• Bi7550 Practical Analysis of Biological Data – Seminar

Informace učitele

http://www.davidzeleny.net/wiki/doku.php?id=zpradat:start

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Předmět se v období podzim 2013 nevypisuje.

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. David Zelený, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. David Zelený, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. David Zelený, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Přednáška navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může si předmět zapsat a na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Ekologická a evoluční biologie (program PřF, B-EB)
• Ekologická a evoluční biologie (program PřF, B-EB, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikovat příslušné analytické metody pomocí standardních počítačových programů (především CANOCO a CanoDraw).

Osnova

• Příprava dat pro numerické analýzy (čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA)
• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs přírodní experimenty - pozorování)
• Typy sbíraných dat (kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence)
• Ekologická podobnost (indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Numerická klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní, řízená vs neřízená klasifikace)
• Ordinace (lineární vs unimodální, přímá vs nepřímá)
• Kalibrace (Ellenbergovy indikační hodnoty a problematika jejich použití)
• Indexy diversity (alfa, beta a gamma diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction)
• Případové studie na použití jednotlivých metod
  Cvičení bude zahrnovat analýzy konkrétních ekologických dat v programu Canoco a úpravu ordinačních diagramů v programu CanoDraw.

Literatura

doporučená literatura
• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Mnohorozměrná analýza ekologických dat. 2001. http://regent.jcu.cz/skripta.pdf
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

teoretické přednášky, doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně (praktika budou probíhat ve třech až čtyřech blocích ve druhé polovině semestru)

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy týkající se teoretického pozadí jednotlivých statistických metod.

Navazující předměty

• Bi7550 Practical Analysis of Biological Data – Seminar

Informace učitele

http://www.davidzeleny.net/wiki/doku.php?id=zpradat:start

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Předmět se v období podzim 2012 nevypisuje.

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. David Zelený, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. David Zelený, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. David Zelený, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Výklad navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení předmětu (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Ekologická a evoluční biologie (program PřF, B-EB)
• Ekologická a evoluční biologie (program PřF, B-EB, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikace příslušných metod pomocí standardních počítačových programů, např. PC-ORD, CANOCO a Statistica. A protože věřím, že budoucnost zpracování dat je v programu R, bude součástí výuky i "pět minut s Rkem" - krátká demonstrace jednotlivě probíraných metod v prostředí programu R (znalost Rka ani jeho použití však nebudu po studentech vyžadovat).

Osnova

• 1. Úvod k metodám ekologie společenstev.
• 2. Sběr dat v terénu: rozmístění sběrných míst, velikost a tvar ploch, velikost vzorku.
• 3. Sledované kvantitativní znaky: frekvence, denzita, pokryvnost, bazální plocha, biomasa; typy kvantitativních dat.
• 4. Úprava dat pro numerické zpracování: redukce, transformace, standardizace.
• 5. Koeficienty podobnosti vzorků.
• 6. Numerická klasifikace: aglomerativní metody a shlukovací algoritmy, divizivní monotetická klasifikace a TWINSPAN. Demonstrace klasifikačních metod v programech PC-ORD a Statistica. Řízená klasifikace pomocí neuronových sítí.
• 7. Teorie gradientové analýzy: lineární a unimodální model, přímá a nepřímá gradientová analýza, faktory prostředí.
• 8. Regresní modely: lineární regrese, vážené průměrování, mnohonásobná regrese, regresní stromy. Demonstrace regresních metod v programu Statistica.
• 9. Kalibrace, bioindikace a indikační hodnoty druhů.
• 10. Ordinace: analýza hlavních komponent (PCA), korespondenční analýza (CA) a detrendovaná korespondenční analýza (DCA). Demonstrace ordinačních metod v programu CANOCO.
• 11. Ordinace s omezením: redundanční analýza (RDA) a kanonická korespondenční analýza (CCA), testování významnosti faktorů prostředí. Demonstrace těchto metod v programu CANOCO.
• 12. Úprava a analýza ordinačních diagramů v programu CANODRAW.
• 13. Hodnocení ekologických pokusů, srovnávacích studií společenstev a změn společenstev v čase pomocí ordinace s omezením. Rozbor případových studií.

Literatura

• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Multivariantní analýza ekologických dat. 2001. info
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

frontální výuka, která kombinuje výklad teorie s praktickou demonstrací statistického software

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy, které by měly nenásilně osondovat, jestli student při přednáškách nespal.

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Předmět se v období podzim 2011 nevypisuje.

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. David Zelený, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. David Zelený, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. David Zelený, Ph.D.

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Výklad navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení předmětu (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 6 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikace příslušných metod pomocí standardních počítačových programů, např. PC-ORD, CANOCO a Statistica. A protože věřím, že budoucnost zpracování dat je v programu R, bude součástí výuky i "pět minut s Rkem" - krátká demonstrace jednotlivě probíraných metod v prostředí programu R (znalost Rka ani jeho použití však nebudu po studentech vyžadovat).

Osnova

• 1. Úvod k metodám ekologie společenstev.
• 2. Sběr dat v terénu: rozmístění sběrných míst, velikost a tvar ploch, velikost vzorku.
• 3. Sledované kvantitativní znaky: frekvence, denzita, pokryvnost, bazální plocha, biomasa; typy kvantitativních dat.
• 4. Úprava dat pro numerické zpracování: redukce, transformace, standardizace.
• 5. Koeficienty podobnosti vzorků.
• 6. Numerická klasifikace: aglomerativní metody a shlukovací algoritmy, divizivní monotetická klasifikace a TWINSPAN. Demonstrace klasifikačních metod v programech PC-ORD a Statistica. Řízená klasifikace pomocí neuronových sítí.
• 7. Teorie gradientové analýzy: lineární a unimodální model, přímá a nepřímá gradientová analýza, faktory prostředí.
• 8. Regresní modely: lineární regrese, vážené průměrování, mnohonásobná regrese, regresní stromy. Demonstrace regresních metod v programu Statistica.
• 9. Kalibrace, bioindikace a indikační hodnoty druhů.
• 10. Ordinace: analýza hlavních komponent (PCA), korespondenční analýza (CA) a detrendovaná korespondenční analýza (DCA). Demonstrace ordinačních metod v programu CANOCO.
• 11. Ordinace s omezením: redundanční analýza (RDA) a kanonická korespondenční analýza (CCA), testování významnosti faktorů prostředí. Demonstrace těchto metod v programu CANOCO.
• 12. Úprava a analýza ordinačních diagramů v programu CANODRAW.
• 13. Hodnocení ekologických pokusů, srovnávacích studií společenstev a změn společenstev v čase pomocí ordinace s omezením. Rozbor případových studií.

Literatura

• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Multivariantní analýza ekologických dat. 2001. info
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

frontální výuka, která kombinuje výklad teorie s praktickou demonstrací statistického software

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy, které by měly nenásilně osondovat, jestli student při přednáškách nespal.

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Předmět se v období podzim 2010 nevypisuje.

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. David Zelený, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. David Zelený, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. David Zelený, Ph.D.

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Výklad navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení předmětu (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Muzeologická biologie (program PřF, M-BI, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, M-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikace příslušných metod pomocí standardních počítačových programů, např. PC-ORD, CANOCO a Statistica. A protože věřím, že budoucnost zpracování dat je v programu R, bude součástí výuky i "pět minut s Rkem" - krátká demonstrace jednotlivě probíraných metod v prostředí programu R (znalost Rka ani jeho použití však nebudu po studentech vyžadovat).

Osnova

• 1. Úvod k metodám ekologie společenstev.
• 2. Sběr dat v terénu: rozmístění sběrných míst, velikost a tvar ploch, velikost vzorku.
• 3. Sledované kvantitativní znaky: frekvence, denzita, pokryvnost, bazální plocha, biomasa; typy kvantitativních dat.
• 4. Úprava dat pro numerické zpracování: redukce, transformace, standardizace.
• 5. Koeficienty podobnosti vzorků.
• 6. Numerická klasifikace: aglomerativní metody a shlukovací algoritmy, divizivní monotetická klasifikace a TWINSPAN. Demonstrace klasifikačních metod v programech PC-ORD a Statistica. Řízená klasifikace pomocí neuronových sítí.
• 7. Teorie gradientové analýzy: lineární a unimodální model, přímá a nepřímá gradientová analýza, faktory prostředí.
• 8. Regresní modely: lineární regrese, vážené průměrování, mnohonásobná regrese, regresní stromy. Demonstrace regresních metod v programu Statistica.
• 9. Kalibrace, bioindikace a indikační hodnoty druhů.
• 10. Ordinace: analýza hlavních komponent (PCA), korespondenční analýza (CA) a detrendovaná korespondenční analýza (DCA). Demonstrace ordinačních metod v programu CANOCO.
• 11. Ordinace s omezením: redundanční analýza (RDA) a kanonická korespondenční analýza (CCA), testování významnosti faktorů prostředí. Demonstrace těchto metod v programu CANOCO.
• 12. Úprava a analýza ordinačních diagramů v programu CANODRAW.
• 13. Hodnocení ekologických pokusů, srovnávacích studií společenstev a změn společenstev v čase pomocí ordinace s omezením. Rozbor případových studií.

Literatura

• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Multivariantní analýza ekologických dat. 2001. info
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

frontální výuka, která kombinuje výklad teorie s praktickou demonstrací statistického software

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy, které by měly nenásilně osondovat, jestli student při přednáškách nespal.

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Předmět se v období podzim 2009 nevypisuje.

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. David Zelený, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. David Zelený, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. David Zelený, Ph.D.

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Výklad navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení předmětu (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Muzeologická biologie (program PřF, M-BI, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, M-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikace příslušných metod pomocí standardních počítačových programů, např. PC-ORD, CANOCO a Statistica. A protože věřím, že budoucnost zpracování dat je v programu R, bude součástí výuky i "pět minut s Rkem" - krátká demonstrace jednotlivě probíraných metod v prostředí programu R (znalost Rka ani jeho použití však nebudu po studentech vyžadovat).

Osnova

• 1. Úvod k metodám ekologie společenstev.
• 2. Sběr dat v terénu: rozmístění sběrných míst, velikost a tvar ploch, velikost vzorku.
• 3. Sledované kvantitativní znaky: frekvence, denzita, pokryvnost, bazální plocha, biomasa; typy kvantitativních dat.
• 4. Úprava dat pro numerické zpracování: redukce, transformace, standardizace.
• 5. Koeficienty podobnosti vzorků.
• 6. Numerická klasifikace: aglomerativní metody a shlukovací algoritmy, divizivní monotetická klasifikace a TWINSPAN. Demonstrace klasifikačních metod v programech PC-ORD a Statistica. Řízená klasifikace pomocí neuronových sítí.
• 7. Teorie gradientové analýzy: lineární a unimodální model, přímá a nepřímá gradientová analýza, faktory prostředí.
• 8. Regresní modely: lineární regrese, vážené průměrování, mnohonásobná regrese, regresní stromy. Demonstrace regresních metod v programu Statistica.
• 9. Kalibrace, bioindikace a indikační hodnoty druhů.
• 10. Ordinace: analýza hlavních komponent (PCA), korespondenční analýza (CA) a detrendovaná korespondenční analýza (DCA). Demonstrace ordinačních metod v programu CANOCO.
• 11. Ordinace s omezením: redundanční analýza (RDA) a kanonická korespondenční analýza (CCA), testování významnosti faktorů prostředí. Demonstrace těchto metod v programu CANOCO.
• 12. Úprava a analýza ordinačních diagramů v programu CANODRAW.
• 13. Hodnocení ekologických pokusů, srovnávacích studií společenstev a změn společenstev v čase pomocí ordinace s omezením. Rozbor případových studií.

Literatura

• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Multivariantní analýza ekologických dat. 2001. info
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

frontální výuka, která kombinuje výklad teorie s praktickou demonstrací statistického software

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy, které by měly nenásilně osondovat, jestli student při přednáškách nespal.

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Údaje z období jaro 2012 - akreditace se nezveřejňují

Rozsah

2/1/0. 3 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. David Zelený, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. David Zelený, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. David Zelený, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Výklad navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení předmětu (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Muzeologická biologie (program PřF, M-BI, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, M-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikace příslušných metod pomocí standardních počítačových programů, např. PC-ORD, CANOCO a Statistica.

Osnova

• Design ekologických experimentů (manipulativní experimenty vs přírodní experimenty - pozorování)
• Typy sbíraných dat (kategoriální vs kvantitativní, pokryvnosti, frekvence)
• Příprava dat pro numerické analýzy (čištění dat, odlehlé body, transformace, standardizace, EDA)
• Ekologická podobnost (indexy podobnosti a vzdálenosti mezi vzorky)
• Klasifikace (hierarchická vs nehierarchická, aglomerativní vs divisivní, řízená vs neřízená, COCKTAIL)
• Ordinace (lineární vs unimodální, přímá vs nepřímá)
• Regrese (zobecněné lineární modely, regresní a klasifikační stromy)
• Ellenbergovy indikační hodnoty (kalibrace)
• Indexy druhové bohatosti (alfa, beta a gamma diverzita, akumulační druhová křivka, rarefaction)
• Případové studie na použití jednotlivých metod
• Cvičení bude zahrnovat analýzy konkrétních ekologických dat v programech Statistica, PC-ORD a Canoco a úpravu ordinačních diagramů v programu CanoDraw.

Literatura

• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Multivariantní analýza ekologických dat. 2001. info
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

teoretické přednášky (které budou probíhat každý týden v Řečkovicích), doplněné o praktické cvičení v počítačové učebně (jednou za 2 týdny v Bohunicích)

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy, které by měly nenásilně osondovat, jestli student při přednáškách nespal.

Navazující předměty

• bi7550 Practical Analysis of Biological Data – Seminar

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Údaje z období podzim 2011 - akreditace se nezveřejňují

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. David Zelený, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. David Zelený, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. David Zelený, Ph.D.

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Výklad navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení předmětu (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikace příslušných metod pomocí standardních počítačových programů, např. PC-ORD, CANOCO a Statistica. A protože věřím, že budoucnost zpracování dat je v programu R, bude součástí výuky i "pět minut s Rkem" - krátká demonstrace jednotlivě probíraných metod v prostředí programu R (znalost Rka ani jeho použití však nebudu po studentech vyžadovat).

Osnova

• 1. Úvod k metodám ekologie společenstev.
• 2. Sběr dat v terénu: rozmístění sběrných míst, velikost a tvar ploch, velikost vzorku.
• 3. Sledované kvantitativní znaky: frekvence, denzita, pokryvnost, bazální plocha, biomasa; typy kvantitativních dat.
• 4. Úprava dat pro numerické zpracování: redukce, transformace, standardizace.
• 5. Koeficienty podobnosti vzorků.
• 6. Numerická klasifikace: aglomerativní metody a shlukovací algoritmy, divizivní monotetická klasifikace a TWINSPAN. Demonstrace klasifikačních metod v programech PC-ORD a Statistica. Řízená klasifikace pomocí neuronových sítí.
• 7. Teorie gradientové analýzy: lineární a unimodální model, přímá a nepřímá gradientová analýza, faktory prostředí.
• 8. Regresní modely: lineární regrese, vážené průměrování, mnohonásobná regrese, regresní stromy. Demonstrace regresních metod v programu Statistica.
• 9. Kalibrace, bioindikace a indikační hodnoty druhů.
• 10. Ordinace: analýza hlavních komponent (PCA), korespondenční analýza (CA) a detrendovaná korespondenční analýza (DCA). Demonstrace ordinačních metod v programu CANOCO.
• 11. Ordinace s omezením: redundanční analýza (RDA) a kanonická korespondenční analýza (CCA), testování významnosti faktorů prostředí. Demonstrace těchto metod v programu CANOCO.
• 12. Úprava a analýza ordinačních diagramů v programu CANODRAW.
• 13. Hodnocení ekologických pokusů, srovnávacích studií společenstev a změn společenstev v čase pomocí ordinace s omezením. Rozbor případových studií.

Literatura

• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Multivariantní analýza ekologických dat. 2001. info
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

frontální výuka, která kombinuje výklad teorie s praktickou demonstrací statistického software

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy, které by měly nenásilně osondovat, jestli student při přednáškách nespal.

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/1/0. 3 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. David Zelený, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. David Zelený, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. David Zelený, Ph.D.

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Výklad navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení předmětu (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Muzeologická biologie (program PřF, M-BI, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, M-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikace příslušných metod pomocí standardních počítačových programů, např. PC-ORD, CANOCO a Statistica.

Osnova

• 1. Úvod k metodám ekologie společenstev.
• 2. Sběr dat v terénu: rozmístění sběrných míst, velikost a tvar ploch, velikost vzorku.
• 3. Sledované kvantitativní znaky: frekvence, denzita, pokryvnost, bazální plocha, biomasa; typy kvantitativních dat.
• 4. Úprava dat pro numerické zpracování: redukce, transformace, standardizace.
• 5. Koeficienty podobnosti vzorků.
• 6. Numerická klasifikace: aglomerativní metody a shlukovací algoritmy, divizivní monotetická klasifikace a TWINSPAN. Demonstrace klasifikačních metod v programech PC-ORD a Statistica. Řízená klasifikace pomocí neuronových sítí.
• 7. Teorie gradientové analýzy: lineární a unimodální model, přímá a nepřímá gradientová analýza, faktory prostředí.
• 8. Regresní modely: lineární regrese, vážené průměrování, mnohonásobná regrese, regresní stromy. Demonstrace regresních metod v programu Statistica.
• 9. Kalibrace, bioindikace a indikační hodnoty druhů.
• 10. Ordinace: analýza hlavních komponent (PCA), korespondenční analýza (CA) a detrendovaná korespondenční analýza (DCA). Demonstrace ordinačních metod v programu CANOCO.
• 11. Ordinace s omezením: redundanční analýza (RDA) a kanonická korespondenční analýza (CCA), testování významnosti faktorů prostředí. Demonstrace těchto metod v programu CANOCO.
• 12. Úprava a analýza ordinačních diagramů v programu CANODRAW.
• 13. Hodnocení ekologických pokusů, srovnávacích studií společenstev a změn společenstev v čase pomocí ordinace s omezením. Rozbor případových studií.

Literatura

• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Multivariantní analýza ekologických dat. 2001. info
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

teoretické přednášky doplněné praktickým cvičením

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Podrobné pokyny k vypracování této studie budou viset na webových stránkách předmětu. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy, které by měly nenásilně osondovat, jestli student při přednáškách nespal.

Navazující předměty

• bi7550 Practical Analysis of Biological Data – Seminar

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D.

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Při výkladu místy navazuji na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a proto budu raději, když studenti tento předmět zapíší až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení předmětu (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Muzeologická biologie (program PřF, M-BI, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, M-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí. Součástí předmětu je výuka příslušných metod pomocí standardních počítačových programů, např. PC-ORD, CANOCO, Statistica a další.

Osnova

• 1. Úvod k metodám ekologie společenstev. 2. Sběr dat v terénu: rozmístění sběrných míst, velikost a tvar ploch, velikost vzorku. 3. Sledované kvantitativní znaky: frekvence, denzita, pokryvnost, bazální plocha, biomasa; typy kvantitativních dat. 4. Úprava dat pro numerické zpracování: redukce, transformace, standardizace. 5. Koeficienty podobnosti vzorků 6. Numerická klasifikace: aglomerativní metody a shlukovací algoritmy, divizivní monotetická klasifikace a TWINSPAN. Demonstrace klasifikačních metod v programech PC-ORD a Statistica. Řízená klasifikace pomocí neuronových sítí. 7. Teorie gradientové analýzy: lineární a unimodální model, přímá a nepřímá gradientová analýza, faktory prostředí. 8. Regresní modely: lineární regrese, vážené průměrování, mnohonásobná regrese, regresní stromy. Demonstrace regresních metod v programu Statistica. 9. Kalibrace, bioindikace a indikační hodnoty druhů. 10. Ordinace: analýza hlavních komponent (PCA), korespondenční analýza (CA) a detrendovaná korespondenční analýza (DCA). Demonstrace ordinačních metod v programu CANOCO. 11. Ordinace s omezením: redundanční analýza (RDA) a kanonická korespondenční analýza (CCA), testování významnosti faktorů prostředí. Demonstrace těchto metod v programu CANOCO. 12. Úprava a analýza ordinačních diagramů v programu CANODRAW. 13. Hodnocení ekologických pokusů, srovnávacích studií společenstev a změn společenstev v čase pomocí ordinace s omezením. Rozbor případových studií.

Literatura

• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Multivariantní analýza ekologických dat. 2001. info
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Metody hodnocení

Ve výuce je vysvětlována teorie a předváděny počítačové programy. Ke zkoušce student zpracovává soubor dat, buď svých vlastních nebo dat od učitele, pomocí probíraných klasifikačních a ordinačních metod. Zpracované analýzy předkládá ve formě krátké písemné zprávy. Pro úspěšné složení zkoušky je nutná znalost teorie v pozadí jednotlivých metod. Podrobnější požadavky viz http://www.sci.muni.cz/botany/chytry/zpradat/uloha.htm.

Informace učitele

http://www.sci.muni.cz/botany/chytry/zpradat/

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Předmět se v období podzim 2010 - akreditace nevypisuje.

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. David Zelený, Ph.D. (přednášející)

Garance

Mgr. David Zelený, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. David Zelený, Ph.D.

Předpoklady

Bi5040 Biostatistika - základní kurz
Výklad navazuje na znalosti získané v předmětu Bi5040 Biostatistika, zejména na regresní analýzu a obecné lineární modely, a bylo by proto lepší, aby si studenti tento předmět zapsali až po absolvování Biostatistiky. Pokud chce student i přesto tento předmět navštěvovat (např. aby se naučil analytické metody nutné pro zpracování bakalářské práce), může na přednášky chodit s tím, že se individuálně domluvíme na způsobu ukončení předmětu (např. zkoušku uděláme až po zkoušce z Biostatistiky nebo v dalším školním roce). Užitečné, nikoliv však nezbytné, je také předchozí absolvování předmětu Bi6549 Zpracování základních botanických dat.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Muzeologická biologie (program PřF, M-BI, směr Botanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, B-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, M-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)
• Systematická biologie a ekologie (program PřF, N-BI, směr Systematická botanika a geobotanika)

Cíle předmětu

V předmětu jsou probírány základní statistické metody zpracování dat o druhovém složení rostlinných nebo živočišných společenstev, bez ohledu na jejich taxonomické vymezení. Hlavní důraz je kladen na numerické klasifikační a ordinační metody a na hodnocení vztahů mezi druhovým složením společenstva a faktory prostředí.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen aplikace příslušných metod pomocí standardních počítačových programů, např. PC-ORD, CANOCO a Statistica. A protože věřím, že budoucnost zpracování dat je v programu R, bude součástí výuky i "pět minut s Rkem" - krátká demonstrace jednotlivě probíraných metod v prostředí programu R (znalost Rka ani jeho použití však nebudu po studentech vyžadovat).

Osnova

• 1. Úvod k metodám ekologie společenstev.
• 2. Sběr dat v terénu: rozmístění sběrných míst, velikost a tvar ploch, velikost vzorku.
• 3. Sledované kvantitativní znaky: frekvence, denzita, pokryvnost, bazální plocha, biomasa; typy kvantitativních dat.
• 4. Úprava dat pro numerické zpracování: redukce, transformace, standardizace.
• 5. Koeficienty podobnosti vzorků.
• 6. Numerická klasifikace: aglomerativní metody a shlukovací algoritmy, divizivní monotetická klasifikace a TWINSPAN. Demonstrace klasifikačních metod v programech PC-ORD a Statistica. Řízená klasifikace pomocí neuronových sítí.
• 7. Teorie gradientové analýzy: lineární a unimodální model, přímá a nepřímá gradientová analýza, faktory prostředí.
• 8. Regresní modely: lineární regrese, vážené průměrování, mnohonásobná regrese, regresní stromy. Demonstrace regresních metod v programu Statistica.
• 9. Kalibrace, bioindikace a indikační hodnoty druhů.
• 10. Ordinace: analýza hlavních komponent (PCA), korespondenční analýza (CA) a detrendovaná korespondenční analýza (DCA). Demonstrace ordinačních metod v programu CANOCO.
• 11. Ordinace s omezením: redundanční analýza (RDA) a kanonická korespondenční analýza (CCA), testování významnosti faktorů prostředí. Demonstrace těchto metod v programu CANOCO.
• 12. Úprava a analýza ordinačních diagramů v programu CANODRAW.
• 13. Hodnocení ekologických pokusů, srovnávacích studií společenstev a změn společenstev v čase pomocí ordinace s omezením. Rozbor případových studií.

Literatura

• LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Multivariantní analýza ekologických dat. 2001. info
• HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I. Data o druhovém složení. http://www.natur.cuni.cz/~botanika/, 2001. info

Výukové metody

frontální výuka, která kombinuje výklad teorie s praktickou demonstrací statistického software

Metody hodnocení

Ke zkoušce je třeba vypracovat krátkou studii, ve které student zanalyzuje vlastní nebo zapůjčená data pomocí probíraných statistických metod. Studie by měla mít strukturu krátkého vědeckého článku. Vlastní zkouška bude probíhat jako diskuse nad zpracovanou studií, rozšířená o doplňující dotazy, které by měly nenásilně osondovat, jestli student při přednáškách nespal.

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• Bi7542 Data analysis in community ecology
  (Bi5560 || Bi6050) && !Bi7540  

• Statistika zápisu (podzim 2024, nejnovější)