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 2021 to 2021
Semester:
both
Points:
2
E-Credits:
2
Examination process:
Hours per week, examination:
0/15, C [HS]
Capacity:
winter:unknown / 20 (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
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)
