Дисперсійний аналіз — потужний метод (точніше — цілий «букет» методів), який створив Рональд Фішер. Цей метод заснований на можливості розкласти дисперсію (англ. variance) випадкової величини на складники, що викликані різними факторами.
Кластерний аналіз — метод, який дуже часто використовується у зоологічних дослідженнях. На жаль, часто його застосування є не найкращим рішенням, і саме тому слід розуміти особливості цього методу.
У цьому розділі почате знайомство з використанням R і наведено кілька простих прикладів дій, що необхідні для аналізу біологічних даних.
Основою для подальшої роботи в цьому курсі стане мова R; які особливості визначили її вибір?
Пакет ggplot2 став певним стандартом графіки в R. Його найширші можливості є наслідком специфічної філософії побудови наукових зображень, яка в ньому реалізована
|
||||
|
← |
Порівняння вибірок — один з найпоширеніших типів статистичного аналізу (перебуває у стані розробки)
Одна з причин популярності R — широкі можливості для візуалізації даних, які надає ця мова
Для успішної роботи з R слід засвоїти низку засобів, що можуть бути використаними для створення та перетворення даних.
Перший (а іноді — навіть єдиний, оскільки дає відповіді на всі питання) результат аналізу даних — побудова графіків, візуалізація результатів. Тут візуалізація даних у Statistica пояснюється на прикладі файлу з реальними даними, отриманими при описі різноманітності зелених жаб (PelophylaxExamples).