The credit is given on the completion of an individual project. The final exam is written.

Zápočet je udělen na základě vypracování individuálního projektu. Závěrečná zkouška je písemná.

R:Statisticka analýza dat v R, Vojtech Spiwok, 2015. available at https://web.vscht.cz/~spiwokv/statistika/skripta.pdf

R:Pekár, S., Moderní analýza bioologických dat, Scientia, 2009, ISBN 978-80-86960-44-9.

Z:Konečná, K., Koláček, J., Jak pracovat s jazykem R. 2014. PřF MU Brno (available at https://www.math.muni.cz/~kolacek/vyuka/vypsyst/navod_R.pdf)

A:Venables R.W.N., Smith D.M. and the R Core Team: An Introduction to R. 2018. (available at http://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf)

A:Cohen T., Cohen J.Y.: Statistics and Data with R: An applied approach through examples. 2008. ISBN: 9780470721896

A:Rumsey D. Intermediate Statistics for Dummies; For Dummies, 2007. ISBN 0470045205

Z:Statisticka analýza dat v R, Vojtech Spiwok, 2015. Dostupné na https://web.vscht.cz/~spiwokv/statistika/skripta.pdf

Z:Pekár, S., Moderní analýza bioologických dat, Scientia, 2009, ISBN 978-80-86960-44-9.

Z:Konečná, K., Koláček, J., Jak pracovat s jazykem R. 2014. PřF MU Brno (dostupné online na https://www.math.muni.cz/~kolacek/vyuka/vypsyst/navod_R.pdf)

D:Venables R.W.N., Smith D.M. and the R Core Team: An Introduction to R. 2018 (dostupné online na http://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf)

D:Cohen T., Cohen J.Y.: Statistics and Data with R: An applied approach through examples. 2008. ISBN: 9780470721896

D:Rumsey D. Intermediate Statistics for Dummies; For Dummies, 2007. ISBN 0470045205

Zápočet je udělen na základě vypracování individuálního projektu. Závěrečná zkouška je písemná.

1. Introduction to R statistics software, help

2. Input and output in R

3. Creating graphs in R

4. Basic statistic distributions, random numbers in R

5. Descriptive one-dimensional statistics, boxplot

6. Standard deviation, mean error, confidence interval and their graphic representation in R

7. Hypotheses testing in R: t-test

8. Hypotheses testing in R: variance analysis

9. Descriptive statistics and their use in R

10. Creating and testing linear models in R

11. Creating and testing non-linear models in R

12. Basic linear algebra in R

13. Principal component analysis, its implementation and use in R

14. Cluster analysis in R

1. Úvod do statistického softwaru R, help

2. Vstup a výstup v R

3. Tvorba grafů v R

4. Základní statistická rozdělení, náhodná čísla v R

5. Popisná jednorozměrná statistika, boxplot

6. Směrodatná odchylka, střední chyba průměru, interval spolehlivosti a jejich grafické znázornění v R

7. Testování hypotéz v R: t-test

8. Testování hypotéz v R: Analýza rozptylu

9. Popisné statistiky a jejich využití v R

10. Tvorba a testování lineárních modelů v R

11. Tvorba a testování nelineárních modelů v R

12. Základy lineární algebry v R

13. Analýza hlavních komponent a její implementace a užití v R

14. Shluková analýza v R

Online course materials at http://e-learning.vscht.cz

video course "Computing for Data Analysis" (using and programming in R) by Roger D. Peng, https://www.coursera.org/course/compdata

video course "Data Analysis" (applied statistics in R) by Jeff Leek, https://www.coursera.org/course/dataanalysis

Online textbooks

OpenIntro Statistics - http://www.openintro.org/stat/index.php

OnlineStatBook - http://onlinestatbook.com/2/index.html

Hyperstat - http://davidmlane.com/hyperstat/index.html

StatPrimer - http://www.sjsu.edu/faculty/gerstman/StatPrimer/

Online materiály k přednášce na http://e-learning.vscht.cz

video kurs "Computing for Data Analysis" - použití a programování ve statistickém systému R, Roger D. Peng - https://www.coursera.org/course/compdata

video kurs "Data Analysis" - aplikovaná statistika v systému R, Jeff Leek - https://www.coursera.org/course/dataanalysis

Online učebnice

OpenIntro Statistics - http://www.openintro.org/stat/index.php

OnlineStatBook - http://onlinestatbook.com/2/index.html

Hyperstat - http://davidmlane.com/hyperstat/index.html

StatPrimer - http://www.sjsu.edu/faculty/gerstman/StatPrimer/

Students will be able to:

Use the R software (environment for statistical computing)

Do the exploratory analysis and hypotheses testing in R

Do the regression analysis in R

Analyze multidimensional data in R

Present results of statistics analysis using graphical capabilities of R

Studenti budou umět:

• ovládat statistické prostředí R

• provádět exploratorní analýzu a testovat hypotézy v R

• provádět regresní analýzu v R

• analyzovat vícerozměrná data v R

• prezentovat výsledky statistických analýz za pomocí grafických možností systému R

Mathematics, Applied Statistics

základní znalosti matematiky a aplikované statistiky v rozsahu vyučovaném v bakalářském SP na VŠCHT Praha