Alapértelmezett nézet
Kapcsolat Bejelentkezés
Oktatás Kurzusok Többváltozós Statisztikai Módszerek (Bsc, Msc, PhD)

Többváltozós Statisztikai Módszerek (Bsc, Msc, PhD)

Nyelv
magyar
Jelleg
optional C
Értékelés
semi-final examination
Év a tantervben
3
Szemeszter a tantervben
1
Kredit
4
Előadás óraszám / félév
30
Gyakorlat óraszám / félév
30
Dokumentumtár
Dokumentumtár
Kik vehetik fel a tárgyat?
  • Állatorvos magyar
  • Biológia BSc
  • Biológus MSc
  • PhD hallgató

A kurzus leírása

Időpont: szerdánként 16:15-19:45
Helyszín: N épület 3. emelet HEFOP2 tanterem

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.

 

Előadások tematikája

1. hét

Lineáris modellek ismétlése.

2. hét

Kontrasztok és tesztelésük.

3. hét

Általánosított lineáris modellek: logisztikus regresszió.

4. hét

Poisson regresszió.

5. hét

Additív modellek.

6. hét

Általános lineáris kevert modellek.

7. hét

Általánosított lineáris kevert modellek.

8. hét

Additív kevert modellek.

9. hét

Nemlineáris kevert modellek.

10. hét

Többváltozós módszerek matematikai alapjai, lineáris algebra.

11. hét

Többváltozós távolságok, mértékek.

12. hét

Klaszteranalízis.

13. hét

Főkomponens és faktor analízis.

14. hét

Diszkriminancia analízis.

15. hét

Vizsgafeladatok megbeszélése.

Gyakorlatok tematikája

A gyakorlatok nem különülnek el az előadásoktól, a tematikájuk ugyanaz, mint a megfelelő előadásé.

Értékelés leírása

Az aláírás feltétele az órákon való aktív részvétel. Kettőnél több igazolatlan hiányzás esetén a hallgató aláírást nem kaphat.
Záró vizsgateszt és önálló feladatmegoldás a félév végén. A jegybe beleszámít az aktivitás az órákon és a házi feladatok terén.