Detail předmětu

Vícerozměrná analýza biologických dat

FEKT-MPC-VMMAk. rok: 2020/2021

Doporučená nebo povinná literatura

M. Meloun, J. Militký: Kompendium statistického zpracování dat, Academia 2006 (CS)
J. Holčík: Analýza a klasifikace dat, CERM 2012 (CS)
M. Kovár: Maticový a tenzorový počet, VUT v Brně (CS)
A. Hyvärinen, J. Karhunen, E. Oja: Independent Component Analysis, Wiley 2001 (CS)
D. Haruštiaková, J. Jarkovský, S. Littnerová, L. Dušek: Vícerozměrné statistické metody v biologii, CERM 2012 (CS)

Jazyk výuky

čeština

Osnovy výuky

1. Úvod do vícerozměrné analýzy biologických dat. Cíle vícerozměrné analýzy, výhody a nevýhody. Klasifikace metod.
2. Základy lineární algebry - opakování.
3. Vícerozměrné statistické rozdělení a testy.
4. Metody předzpracování dat. Typy transformace a standardizace. Problém chybějících dat.
5. Vztah mezi proměnnými ve vícerozměrném prostoru. Metriky podobnosti a vzdálenosti. Korelace, kovariance.
6. Shluková analýza biologických dat. Hierarchické a nehierarchické metody. Stanovení optimálního počtu shluků. Validace výsledků shlukování.
7. Ordinační analýzy. Přehled metod používaných v biomedicíně.
8. Analýza hlavních komponent. Princip singulárního rozkladu matice.
9. Faktorová analýza. Princip faktorové analýzy. Rotace faktorů.
10. Analýza nezávislých komponent. Extrakce popisných proměnných v biomedicínských aplikacích. Vztah mezi analýzou hlavních komponent, faktorovou analýzou a analýzou nezávislých komponent.
11. Nelineární metody redukce dimenzionality dat.
12. Příklady využití vícerozměrné analýzy biologických dat.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program MPC-BIO magisterský navazující, 1. ročník, zimní semestr, 5 kreditů, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Cvičení s počítačovou podporou

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

eLearning