Bi7540 Zpracování dat v ekologii společenstev

Přírodovědecká fakulta
podzim 2006
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
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
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2007 - akreditace, jaro 2011 - akreditace, podzim 2002, podzim 2003, podzim 2004, podzim 2005, podzim 2007, podzim 2008, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, podzim 2011 - akreditace, jaro 2012 - akreditace, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, podzim 2023, podzim 2024.