Többváltozós Statisztikai Módszerek (Bsc, Msc, PhD)

Utolsó módosítás: 2017.02.01 13:01
KurzusTöbbváltozós Statisztikai Módszerek (Bsc, Msc, PhD)
NyelvMagyar
Jellegfakultatív C
Értékelésvizsga (kollokvium)
Év/félév3/1
Kredit4
Előadás30 óra/félév
Gyakorlat30 óra/félév
Szakbiológia BSc biológia MSc
TanszékBiomatematikai és Számítástechnikai Tanszék

A kurzus leírása

A Számítógépes statisztika gyakorlat tantárgy folytatása. 

Célja egyrészt, hogy bemutassa a legfontosabb összetett regresszió típusú statisztikai módszereket. A szemeszter második részében sok változó együttesének kapcsolatát feltáró eljárásokról esik szó. Az elmélet ismertetése után a hallgatók biológiai jellegű példákon, az R statisztikai szoftverrel tanulják meg a módszerek használatát, illetve az eredmények értékelését.

Lneáris modellek, kontrasztok és tesztelésük. Általánosított lineáris modellek: logisztikus regresszió, Poisson regresszió, negatív binomiális regresszió. Additív modellek. Általánosított lineáris kevert modellek. Additív kevert modellek. Nemlineáris kevert modellek.

Többváltozós távolságok, mértékek. Klaszteranalízis. Főkomponens és faktor analízis. Diszkriminancia analízis.

Kötelező Irodalom:

Reiczigel-Harnos-Solymosi: Biostatisztika nem statisztikusoknak, Pars kft, 2007

Ajánlott irodalom:
Everitt B. S. An R and S-Plus Companion to Multivariate Analysis, Springer,2005.
Faraway J. J. Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models, Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, Florida, 2004 and 2006.
Pinheiro J. C., Bates D. M. Mixed-Effects Models in S and S-PLUS, Springer,2000.