Bi7542 Data analysis in community ecology

Přírodovědecká fakulta
podzim 2023
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 10:00–10:50 D31/238, Út 13:00–14:50 B09/316
Předpoklady
Bi5560 Základy statistiky pro biology || Bi6050 Introduction to Biostatistics
Students need to be familiar with the R software including basic data manipulation and analysis, and graph plotting. Knowledge of at least basic statistics (ANOVA, simple linear regression) is required.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
The course introduces methods of statistical analysis of data on species composition of plant or animal communities, irrespective of their taxonomic delimitation. The principal course topics include advanced data manipulation techniques, analyses of diversity, ordination methods, and numerical classification. At the end of this course, students should be able to apply the methods discussed in the R environment.
Výstupy z učení
Choose an appropriate statistical method to address questions concerning diversity and species composition of ecological communities;
Apply these methods;
Interpret the results;
Produce the graphical output illustrating the results;
Incorporate the analysis in a scientific text;
Osnova
  • Data types in community ecology (community composition data, univariate community parameters, environmental condition) Data preparation for analysis, data formats and their conversions, exploratory data analysis.
  • Diversity indices and their dependence on environmental conditions (multiple regression), species accumulation curve, and rarefaction.
  • Ecological similarity (indices of ecological similarity and distance between samples)
  • Ordination methods (linear vs unimodal, distance-based, constrained vs unconstrained, ordination diagrams, permutation tests, variance partitioning, covariates)
  • Designs of ecological experiments (observations vs. manipulative experiments)
  • Numerical classification (hierarchical vs nonhierarchical, agglomerative vs divisive)
  • Practicals will consist of the analysis of real-world data in the software R.
Literatura
    doporučená 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
Theoretical lessons with additional computer practicals; online student participation possible.
Metody hodnocení
For the exam, students will prepare a short essay in which they analyze their own or demonstration data using the statistical approaches discussed in the course. The essay should have a form of methods and results of a scientific paper. Subsequently, students present the essays at a colloquium. The grade is based on the essay quality, presentation, and discussion at the colloquium.
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.

  • Statistika zápisu (nejnovější)
  • Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/podzim2023/Bi7542