Plan zajęć

6 marzec

11:45 – 15:00

1. Wprowadzenie do języka R (biblioteka dplyr)

2. Podstawy wizualizacji danych: wykres rozrzutu, wykres pudełkowe oraz histogram (biblioteka ggplot2)

Dr hab. Tomasz Górecki, prof. UAM

1. Statystyki opisowe: średnia, mediana, dominanta, wariancja, odchylenie standardowe, błąd standardowy

2. Testy statystyczne – wprowadzenie

Dr hab. Tomasz Górecki, prof. UAM

20 kwietnia

15:00- 16:30

Wprowadzenie do biologii systemowej

Dr Marcin Sajek

13 marzec

10:00 – 15:00

1. Testy zgodności: test dokładny, test chi2 oraz test G

2. Porównywanie średnich w dwóch populacjach – test t dla prób niezależnych i zależnych. Test Wilcoxona

Dr hab. Tomasz Górecki, prof. UAM

1. Założenia w testach parametrycznych: normalność, homoskedastyczność wariancji – przekształcenia zmiennych (metoda Boxa-Coxa)

2. Porównanie wielu prób – jedno i dwuczynnikowa analiza wariancji (ANOVA). Test Kruskala-Wallisa oraz test Friedmana. Porównania wielokrotne (post-hoc)

Dr hab. Tomasz Górecki, prof. UAM

Testy niezależności. Wykres mozaikowy, balonowy oraz wykres skojarzeń

Dr hab. Tomasz Górecki, prof. UAM

3 kwietnia

10:00 -15:00

Współczynnik korelacji Pearsona i Spearmana. Zastosowanie wykresu rozrzutu oraz wykresu słonecznikowego do analizy korelacji

Dr hab. Tomasz Górecki, prof. UAM

Regresja prosta. Regresja wielokrotna

Dr hab. Tomasz Górecki, prof. UAM

BioconductoR

Dr hab. Tomasz Górecki, prof. UAM

1. Język R – podstawy programowania i wizualizacji.
2. Podstawowe statystyki opisowe danych.
3. Podstawy testów statystycznych i estymacji.
4. Główne założenia w testach parametrycznych.
5. Testowanie statystycznych różnic w średnich dla dwóch i więcej populacji.
6. Mierzenie oraz testowanie zależności.
7. Analiza korelacji i regresji.

8. Podstawy repozytorium BioconductoR.

1. Wprowadzenie do języka R (biblioteka dplyr)
2. Podstawy wizualizacji danych: wykres rozrzutu, wykres pudełkowe oraz histogram (biblioteka ggplot2)
3. Statystyki opisowe: średnia, mediana, dominanta, wariancja, odchylenie standardowe, błąd standardowy
4. Testy statystyczne – wprowadzenie
5. Testy zgodności: test dokładny, test chi² oraz test G
6. Porównywanie średnich w dwóch populacjach – test t dla prób niezależnych i zależnych. Test Wilcoxona
7. Założenia w testach parametrycznych: normalność, homoskedastyczność wariancji – przekształcenia zmiennych (metoda Boxa-Coxa)
8. Porównanie wielu prób – jedno i dwuczynnikowa analiza wariancji (ANOVA). Test Kruskala-Wallisa oraz test Friedmana. Porównania wielokrotne (post-hoc)
9. Testy niezależności. Wykres mozaikowy, balonowy oraz wykres skojarzeń
10. Współczynnik korelacji Pearsona i Spearmana. Zastosowanie wykresu rozrzutu oraz wykresu słonecznikowego do analizy korelacji
11. Regresja prosta. Regresja wielokrotna

BioconductoR

1. Biecek, P. (2016). Odkrywać! Ujawniać! Objaśniać!, Wydawnictwo UW.
2. Biecek, P. (2017). Przewodnik po pakiecie R, GiS.
3. Crawley, M.J. (2012), The R Book, Wiley.
4. Gągolewski, M. (2014). Programowanie w języku R, PWN.
5. Górecki, T. (2011). Podstawy statystyki z przykładami w R, BTC.
6. James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R. (2017). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. Springer.
7. Koronacki, J., Mielniczuk, J. (2009). Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, WNT.