Moderní analýza biologických dat : 2. díl. Lineární modely s korelacemi v prostředí R.

Intro -- Obsah -- Předmluva -- 1 Úvod -- 1.1 Konkrétní situace -- 1.2 Jak číst tuto knihu -- 1.3 Definice proměnných -- 1.4 Konvence -- 2 O designech -- 2.1 Replikace versus pseudoreplikace -- 2.2 Nested versus crossed -- 2.3 Blokový design -- 2.4 Některé další typy pokusných uspořádání -- 3 První pokus -- 4 Něco málo o vektorech a maticích -- 5 Modely -- 5.1 Smíšený a náhodný model -- 5.2 Marginální model -- 5.3 Odhady parametrů modelu a optimalizace -- 6 Struktura reziduí -- 6.1 Heteroskedasticita -- 6.2 Korelace -- 6.2.1 Časové korelace -- 6.2.2 Prostorové korelace -- 6.2.3 Fylogenetické korelace -- 6.3 Diagnostika -- 7 Náhodné efekty -- 7.1 Kovarianční struktura -- 7.2 Predikce náhodných efektů -- 7.3 Diagnostika -- 8 Generalized estimating equations -- 8.1 Marginální model -- 8.2 Korelační struktury -- 8.3 Diagnostika -- 9 Marginální modely s normálním rozdělením -- 9.1 2faktorová ANOVA -- 9.2 Jednoduchá regrese s krátkou časovou řadou -- 9.3 Časové řady s autoregresí vyššího řádu -- 9.4 1faktorová ANCOVA na longitudinálních datech -- 9.5 1faktorová ANOVA s prostorovým uspořádáním -- 9.6 1faktorová ANCOVA s fylogenetickou korelací -- 10 Smíšené a náhodné modely s normálním rozdělením -- 10.1 1faktorová ANOVA s náhodným efektem -- 10.2 Split-plot -- 10.3 1faktorová ANOVA s hierarchickou strukturou -- 10.4 1faktorová ANOVA s crossed uspořádáním náhodných efektů -- 10.5 1faktorová ANCOVA s náhodnými efekty -- 10.6 Komponenty rozptylu -- 10.7 Rozklad rozptylu v genetice -- 11 Marginální modely s nenormálním rozdělením -- 11.1 2faktorový analog ANOVA s gama rozdělením -- 11.2 Vícenásobná (quasi-)poissonovská regrese -- 11.3 2faktorový analog ANOVA s (quasi-)binomickým rozdělením -- 11.4 1faktorový analog ANOVA s fylogenetickou korelací -- 11.5 1faktorový analog ANOVA s markovovským řetězcem -- 12 Použitá a doporučená literatura -- 13 Rejstřík.

Obecný -- Příkazy a argumenty.

The publication follows the first volume of Modern analysis of biological data and presents selected models and methods of statistical analysis of correlated data. Linear methods are useful in analysis of data with temporal, spatial or phylogenetic correlations. The book is a practical handbook of data analysis in one of world's biggest statistical tools, freeware R. There are 19 resolved and commented examples that show correct ways of model construction and point out possible mistakes that can occur during data analysis. The text is open for all readers; special mathematical education is not required. The publication aims at students and experts from biological, agricultural, veterinary, medical, and pharmaceutical fields who need to correctly analyse results of their observations or experiments in a complicated structure of correlation between repeated measuring of identical subjects.

Description based on publisher supplied metadata and other sources.

Electronic reproduction. Ann Arbor, Michigan : ProQuest Ebook Central, 2024. Available via World Wide Web. Access may be limited to ProQuest Ebook Central affiliated libraries.