Биометрия

BioStatistica — 15. Тема 11. Некоторые методы, характерные для зоологии и экологии

В зоологии и экологии используется ряд специфических способов обработки данных. Некоторые из них обсуждаются в этом разделе

BioStatistica — 11. Тема 7. Связь между признаками

Существует несколько подходов для изучения связи между признаками. Простейшим из них является корреляционный анализ.

(Страница в процессе разработки)

BioStatistica — 13. Тема 9. Метод главных компонент

Метод главных компонент — замечательный способ снижения размерности многомерных массивов данных. Он позволяет решать множество задач, типичных для работы зоолога и эколога

BioStatistica — 16. Тема 12. Азы работы с R (с помощью Rstudio)

Первые шаги в R. Мы их делаем на большом практикуме вместе со студентами. Для затравки предлагается текст, описывающий перенос данных в R, а также получение первых графиков, написанный Виктором Ковалевым (за что ему большое спасибо). На нынешнем этапе мной (Д.Ш.) в тексте Виктора Ковалева сделаны минимальные редакторские изменения.  

BioStatistica — 10. Тема 6. Сравнение распределений

Сравнение выборок (и его частный случай — сравнение долей) — распространенная категория задач, решаемых в ходе биологического исследования

BioStatistica — 07. Тема 4 (продолжение). Непараметрические критерии для сравнения выборок

Обсуждение нескольких непараметрических критериев, используемых для сравнения выборок: Манна-Уитни, Краскела-Уоллиса и критерия знаков

BioStatistica — 14. Тема 10. Дискриминантный анализ

Дискриминантный анализ — это статистический метод, предназначенный для изучения отличий между двумя или большим количеством групп объектов с использованием данных о разнообразии нескольких признаков, отличающих эти объекты друг от друга.

BioStatistica — 06. Тема 4 (продолжение). Множественные сравнения

Одна из важнейших проблем, связанных со статистических анализом, является проблема множественных сравнений. Сколько ошибок сделано от непонимания этой проблемы!

BioStatistica — 09. Тема 5 (продолжение). Многофакторный дисперсионный анализ

Простейшим случаем многофакторного дисперсионного анализа является двухфакторный анализ. Приведенные здесь вычисления помогут понять, чем двухфакторный анализ отличается от двух однофакторных и освоить непростое понятие взаимодействия факторов в дисперсионном анализе