#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...
БіоСтатистика — 15. Тема 11. Деякі методи, характерні для зоології та екології
У зоології та екології використовується ряд специфічних способів обробки даних. Деякі з них обговорюються в цьому розділі
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)
БіоСтатистика — 13. Тема 9. Метод головних компонент
Метод головних компонент — чудовий спосіб зниження розмірності багатовимірних масивів даних. Він дозволяє вирішувати безліч завдань, типових для роботи зоолога та еколога
БиоСтатистика — 10. Тема 6. Сравнение распределений
Сравнение выборок (и его частный случай — сравнение долей) — распространенная категория задач, решаемых в ходе биологического исследования
БіоСтатистика — 07. Тема 4 (продовження). Непараметричні критерії для порівняння вибірок
Обговорення кількох непараметричних критеріїв, що використовуються для порівняння вибірок: Манна-Уїтні, Краскела-Уолліса та критерій знаків
БіоСтатистика — 12. Тема 8. Кластерний аналіз
Кластерним аналізом називаються різноманітні формалізовані процедури побудови класифікацій об’єктів.
БіоСтатистика — 14. Тема 10. Дискримінантний аналіз
Дискримінантний аналіз — це статистичний метод, призначений для вивчення відмінностей між двома або більшою кількістю груп об’єктів з використанням даних про різноманітність кількох ознак, що відрізняють ці об’єкти один від одного.