Your browser does not support JavaScript, or its support is disabled. Some features may not be available.
Data analysis in R - M320078
Title:
Vyhodnocení dat ve statistickém balíku R
Guaranteed by:
Department of Biochemistry and Microbiology (320)
Faculty:
Faculty of Food and Biochemical Technology
Actual:
from 2022
Semester:
both
Points:
2
E-Credits:
2
Examination process:
Hours per week, examination:
0/15, C [HS]
Capacity:
winter:unknown / 20 (unknown) summer:unknown / unknown (unknown)
Min. number of students:
unlimited
State of the course:
taught
Language:
Czech
Teaching methods:
full-time
Teaching methods:
full-time
Level:
Additional information:
https://github.com/spiwokv/Rtutorial
Note:
course can be enrolled in outside the study plan enabled for web enrollment you can enroll for the course in winter and in summer semester
This subject contains the following additional online materials
Annotation -
--- Czech English
Data Analysis in R is a practical tutorial focused on analysis and visualization of data in R package. It includes basic data handling, plotting, most common uni- as well as multivariate statistics and other methods.
Last update: Spiwok Vojtěch (06.08.2019)
Vyhodnocení dat ve statistickém balíku R je praktické cvičení zaměřené na zpracování a vizualizaci dat v balíku R. Zahrnuje základní práce s daty, vytváření grafů, nejpoužívanější metody jedno- i mnohorozměrné statistiky a další postupy.
Last update: Spiwok Vojtěch (06.08.2019)
Literature -
--- Czech English
https://github.com/spiwokv/Rtutorial/blob/master/book/all.pdf
Last update: Spiwok Vojtěch (06.08.2019)
https://github.com/spiwokv/Rtutorial/blob/master/book/all.pdf
Last update: Spiwok Vojtěch (06.08.2019)
Syllabus -
--- Czech English
1. Reading and writing files in R, analyzing data in R
2. Plotting in R
3. Random numbers in R
4. Univariate descriptive statistics in R, confidence intervals in R
5. One-sample t-test in R, two-sample t-test in R
6. Non-parametric tests
7. Analysis of Variance
8. P-value adjustment and other approaches for multiple comparisons
9. Bi- and multivariate descriptive statistics
10. Linear models
11. Principal Component Analysis
12. Cluster Analysis
13. Programming, next Steps
Last update: Spiwok Vojtěch (06.08.2019)
1. Vstup a výstup souborů v R, analýza dat v R
2. Grafy v R
3. Náhodná čísla v R
4. Jednorozměrná popisná statistika v R, intervaly spolehlivosti v R
5. Jednovýběrový a dvouvýběrový t-test v R
6. Neparametrické testy
7. Analýza rozptylu
8. Úprava P-hodnoty a další přístupy při vícenásobném porovnávání
9. Dvou- a vícerozměrná popisná statistika
10. Lineární modely
11. Analýza hlavních komponent
12. Shluková analýza
13. Programování, další kroky
Last update: Spiwok Vojtěch (06.08.2019)