Stano Pekar Bücher

Kniha je zaměřena na regresní modely, konkrétně jednorozměrné zobecněné lineární modely (GLM). Je určena především studentům a kolegům z biologických oborů a vyžaduje pouze základní statistické vzdělání, jakým je např. jednosemestrový kurz biostatistiky. Text knihy obsahuje nezbytné minimum statistické teorie, především však řešení 18 reálných příkladů z oblasti biologie. Každý příklad je rozpracován od popisu a stanovení cíle přes vývoj statistického modelu až po závěr. K analýze dat je použit populární a volně dostupný statistický software R. Příklady byly záměrně vybrány tak, aby upozornily na leckteré problémy a chyby, které se mohou v průběhu analýzy dat vyskytnout. Zároveň mají čtenáře motivovat k tomu, jak o statistických modelech přemýšlet a jak je používat. Řešení příkladů si může čtenář vyzkoušet sám na datech, jež jsou dodávána spolu s knihou.

Publikace představuje základní typy moderní statistické analýzy dat pomocí tzv. jednorozměrných lineárních metod v prostředí jednoho z nejlepších statistických nástrojů na světě, volně dostupného softwaru R. Kniha je určena studentům a kolegům biologických, zemědělských, veterinárních, lékařských a farmaceutických oborů, kteří potřebují korektně analyzovat výsledky svých pozorování či experimentů. Je sestavena jako klíč, který má usnadnit výběr správné metody. Text knihy je praktickou příručkou k analýze dat, je sestaven z 18 vzorově vyřešených a okomentovaných příkladů, které ocení jak zoologové, tak např. medici. Příklady byly vybrány tak, aby upozornily na leckteré problémy a chyby, které se mohou v průběhu analýzy dat vyskytnout. Zároveň mají čtenáře motivovat k tomu, jak o statistických modelech přemýšlet a jak je používat. Text je psán jednoduchým jazykem srozumitelným pro lidi bez speciálního matematického vzdělání.

Autoři Stano Pekár a Marek Brabec ve své nové publikaci navazují na první díl a představují vybrané modely a metody statistické analýzy korelovaných dat. Kniha se zaměřuje na širokou biologickou problematiku v oblastech ekologie, zoologie, botaniky, genetiky, zemědělství a medicíny. Je praktickou příručkou analýzy dat v prostředí volně dostupného softwaru R, jednoho z nejrozsáhlejších statistických nástrojů. Obsahuje 19 vzorově vyřešených a okomentovaných příkladů, které ukazují správnou konstrukci modelu a upozorňují na možné problémy a chyby během analýzy. Datové soubory a syntaxe příkazů jsou k dispozici ke stažení. Kniha se zaměřuje na praktickou analýzu reálných dat, přičemž obsahuje minimum teorie a maximum praktických příkladů. Text je psán jednoduchým jazykem, srozumitelným pro čtenáře bez speciálního matematického vzdělání. Publikace je určena studentům a vědeckým pracovníkům biologických, zemědělských, veterinárních, lékařských a farmaceutických oborů, kteří potřebují korektně analyzovat výsledky svých pozorování či experimentů s komplikovanější strukturou danou závislostmi mezi opakovanými měřeními stejných subjektů.

Publikace navazuje na první dva díly Moderní analýzy biologických dat a představuje vybrané nelineární regresní modely a metody. Text knihy je praktickou příručkou analýzy dat v prostředí jednoho z nejrozsáhlejších statistických nástrojů na světě, softwaru R. Je sestaven z 19 vzorově vyřešených a okomentovaných příkladů, které byly vybrány tak, aby ukázaly správnou konstrukci modelu a upozornily na problémy a chyby, které se mohou v průběhu analýzy dat vyskytnout. Text je psán jednoduchým jazykem srozumitelným pro čtenáře bez speciálního matematického vzdělání. Kniha je především určena studentům i vědeckým pracovníkům biologických, tj. zemědělských, veterinárních, lékařských a farmaceutických oborů, kteří potřebují analyzovat nelineární závislosti ve výsledcích svých pozorování či experimentů.

Kniha je zaměřena na regresní modely, konkrétně jednorozměrné zobecněné lineární modely (GLM). Je určena především studentům a kolegům z biologických oborů a vyžaduje pouze základní statistické vzdělání, jakým je např. jednosemestrový kurz biostatistiky. Kniha obsahuje nezbytné minimum statistické teorie, především však řešení 18 reálných příkladů z oblasti biologie. Každý příklad je rozpracován od popisu a stanovení cíle přes vývoj statistického modelu až po závěr. K analýze dat je použit populární a volně dostupný statistický software R. Příklady autoři záměrně vybrali tak, aby upozornili na různé problémy a chyby, které se mohou v průběhu analýzy dat vyskytnout. Zároveň mají čtenáře motivovat, jak o statistických modelech přemýšlet a jak je používat. Řešení příkladů si může čtenář vyzkoušet na datech, jež jsou dodávána spolu s knihou. Z Předmluvy autorů: „Po jedenácti letech jsme se rozhodli připravit druhé vydání prvního dílu. Jde o přepracované vydání, a to jak koncepčně, tak obsahem. Inovace je spojena především s propracovanějším výkladem látky. Při výuce jsme za těch 11 let zjistili, které věci jsou pro studenty těžce srozumitelné, resp. co v knize chybí. To jsme se snažili lépe vysvětlit, resp. doplnit. Největší změnou je zkrácení kapitoly 5, původně neúměrně dlouhé, přesunem některých jejích částí do jiných kapitol. Věříme, že se tím zlepší i celkové pochopení teorie. Software R se za posledních 11 let značně vyvinul a rozrostl. A to jak do významu, tak i do obsahu. V současné době je to jeden z předních statistických programových nástrojů. Jeho použití pro statistickou analýzu, přípravu dat i podpůrné výpočty se v dnešní době vyučuje na mnoha univerzitách a stalo se tak například v biologii standardem.“ …

Publikace navazuje na první dva díly Moderní analýzy biologických dat a představuje vybrané nelineární regresní modely a metody. Text knihy je praktickou příručkou analýzy dat v prostředí jednoho z nejrozsáhlejších statistických nástrojů na světě, softwaru R. Je sestaven z 19 vzorově vyřešených a okomentovaných příkladů, které byly vybrány tak, aby ukázaly správnou konstrukci modelu a upozornily na problémy a chyby, které se mohou v průběhu analýzy dat vyskytnout. Text je psán jednoduchým jazykem srozumitelným pro čtenáře bez speciálního matematického vzdělání. Kniha je především určena studentům i vědeckým pracovníkům biologických, tj. zemědělských, veterinárních, lékařských a farmaceutických oborů, kteří potřebují analyzovat nelineární závislosti ve výsledcích svých pozorování či experimentů.

Publikace navazuje na první díl Moderní analýzy biologických dat a představuje vybrané modely a metody statistické analýzy korelovaných dat. Tedy lineární metody, které jsou vhodným nástrojem analýzy dat s časovými, prostorovými a fylogenetickými závislostmi v datech. Text knihy je praktickou příručkou analýzy dat v prostředí jednoho z nejrozsáhlejších statistických nástrojů na světě, volně dostupného softwaru R. Je sestaven z 19 vzorově vyřešených a okomentovaných příkladů, které byly vybrány tak, aby ukázaly správnou konstrukci modelu a upozornily na problémy a chyby, které se mohou v průběhu analýzy dat vyskytnout. Text je psán jednoduchým jazykem srozumitelným pro čtenáře bez speciálního matematického vzdělání. Kniha je především určena studentům i vědeckým pracovníkům biologických, zemědělských, veterinárních, lékařských a farmaceutických oborů, kteří potřebují korektně analyzovat výsledky svých pozorování či experimentů s komplikovanější strukturou danou závislostmi mezi opakovanými měřeními stejných subjektů.

Kniha doplňuje předchozí tři díly o další regresní modely, konkrétně parametrické i semiparametrické modely pro analýzu času do události, regresní stromy a vybrané mnohorozměrné metody, jako je PCA nebo LDA. Text knihy je praktickou příručkou analýzy dat v prostředí R. Je sestaven z 20 vzorově vyřešených a okomentovaných příkladů, které mají za cíl nejen představit danou metodu, ale také poukázat na problémy, na které může čtenář narazit při analýze vlastních dat. Text je psán jednoduchým jazykem, srozumitelným pro čtenáře s biologickým vzděláním. Kniha je určena především studentům a kolegům z biologických oborů, ale také veterinárních, lékařských a farmaceutických oborů.