#Статистичний оракул
29 materials
StatOracle–15 Фенетичні дистанції
Для зоологічних досліджень дуже часто є корисним розрахунок фенетичних дистанцій — міри подібності між особинами або їх групами
StatOracle–11 Дисперсійний аналіз в R
Дисперсійний аналіз — потужний метод (точніше — цілий «букет» методів), який створив Рональд Фішер. Цей метод заснований на можливості розкласти дисперсію (англ. variance) випадкової величини на складники, що викликані різними факторами.
StatOracle–12 Кластерний аналіз в R
Кластерний аналіз — метод, який дуже часто використовується у зоологічних дослідженнях. На жаль, часто його застосування є не найкращим рішенням, і саме тому слід розуміти особливості цього методу.
StatOracle–04 Перше знайомство з використанням R
У цьому розділі почате знайомство з використанням R і наведено кілька простих прикладів дій, що необхідні для аналізу біологічних даних.
StatOracle–03 Інструмент: мова (середовище) R
Основою для подальшої роботи в цьому курсі стане мова R; які особливості визначили її вибір?
StatOracle–07 Візуалізація даних з пакетом ggplot2
Пакет ggplot2 став певним стандартом графіки в R. Його найширші можливості є наслідком специфічної філософії побудови наукових зображень, яка в ньому реалізована
StatOracle–09 Порівняння вибірок в R
Порівняння вибірок — один з найпоширеніших типів статистичного аналізу (перебуває у стані розробки)
StatOracle–06 Візуалізація даних штатними засобами R
Одна з причин популярності R — широкі можливості для візуалізації даних, які надає ця мова
StatOracle–05 Робота з даними в R
Для успішної роботи з R слід засвоїти низку засобів, що можуть бути використаними для створення та перетворення даних.
StatOracle–05(S) Візуалізація даних у Statistica
Перший (а іноді — навіть єдиний, оскільки дає відповіді на всі питання) результат аналізу даних — побудова графіків, візуалізація результатів. Тут візуалізація даних у Statistica пояснюється на прикладі файлу з реальними даними, отриманими при описі різноманітності зелених жаб (P...
StatOracle–02 Фундамент: канон збору первинних даних та використовувані в курсі датафрейми
Як має бути організована таблиця для збору первинних даних біологічного дослідження? За допомогою яких програм її можна аналізувати?
StatOracle–01 Головні поняття біостатистики
Вступний розділ підручника, присвяченого статистичному аналізу даних в зоології та екології. Цей підручник призначений для відповідної частини великого практикуму для студентів IV курсу кафедри зоології та екології тварин Харківського національного університету ім. В.Н. Каразіна. Ймовірно, цей те...
БиоСтатистика — 15. Тема 11. Некоторые методы, характерные для зоологии и экологии
В зоологии и экологии используется ряд специфических способов обработки данных. Некоторые из них обсуждаются в этом разделе
БиоСтатистика — 11. Тема 7. Связь между признаками
Существует несколько подходов для изучения связи между признаками. Простейшим из них является корреляционный анализ. (Страница в процессе разработки)
БиоСтатистика — 13. Тема 9. Метод главных компонент
Метод главных компонент — замечательный способ снижения размерности многомерных массивов данных. Он позволяет решать множество задач, типичных для работы зоолога и эколога
БиоСтатистика — 10. Тема 6. Сравнение распределений
Сравнение выборок (и его частный случай — сравнение долей) — распространенная категория задач, решаемых в ходе биологического исследования
БиоСтатистика — 07. Тема 4 (продолжение). Непараметрические критерии для сравнения выборок
Обсуждение нескольких непараметрических критериев, используемых для сравнения выборок: Манна-Уитни, Краскела-Уоллиса и критерия знаков
БиоСтатистика — 12. Тема 8. Кластерный анализ
Кластерным анализом называются разнообразные формализованные процедуры построения классификаций объектов.
БиоСтатистика — 14. Тема 10. Дискриминантный анализ
Дискриминантный анализ — это статистический метод, предназначенный для изучения отличий между двумя или большим количеством групп объектов с использованием данных о разнообразии нескольких признаков, отличающих эти объекты друг от друга.