Slo

1
Složitejší (mnohorozmerné) metody

• strucný nástin možností vybraných metod

2
Path analysis

• presný ceský preklad by byl neco jako analýza
  cesticek
• Viz též SEM (Structural Equation Modelling treba
  ve programu Statistica je to o neco širší
  pojem), prípadne causal modelling

3
Klasická (mnohonásobná) regrese

• Mnoho prediktoru, jedna odpoved
• Ve skutecnosti - dlouhé kauzální retezce - v
  prírode mnohá promenná je ovlivnovaná, a zároven
  ovlivnuje - vede ke kauzálním sítím

4
Napríklad typický hydrobiologický model
Dravé ryby
Ostatní náhodné vlivy (prípadne tady muže být
teplota, chemie vody etc.
Planktonožravé ryby
Zooplankton
Fytoplankton
5
Príklad ze skript
6
Mluvíme sice o kauzálním modelování

• Ale kauzalita je vnesena našimi predstavami o
  systému, nikoliv experimentální manipulací
• Prístupy použití se liší, podle toho jak moc
  dovolíme, aby náš iniciální model o kauzálních
  závislstech byl korigován na základe dat

7
Metoda je užitecná predevším tam,

• kde nemužeme (alespon nekteré) promenné menit
  experimentálne
• Oblíbená v evolucní biologii
• Ale i v ekologii (zvlášt na úrovni ekosystému a
  spolecenstev ve vetších prostorových škálách)
• Pozor pri interpretaci kauzality

8
Popsáno srozumitelne pro biology

• Bill Shipley 2004 Cause and Correlation in
  Biology A User's Guide to Path Analysis,
  Structural Equations and Causal Inference.
  Cambridge University Press.
• James B. Grace 2006 Structural Equation Modeling
  and Natural Systems. Cambridge University Press.

9
(Hierarchické) klasifikace

• Deláme stromecky (ale nejen je)

10
Cíl klasifikace

• Vytvorit skupiny objektu, které jsou vnitrne
  homogenní, ale odlišné od ostatních

11
Typická data (matice)
Snímek císlo
12
Mohu klasifikovat

• snímky, podle podobnosti druhového složení
  (dostanu skupiny podobných snímku - pak jim treba
  mužu nejak ríkat Seslerietum)
• druhy, podle vzájemné podobnosti (korelace)
  rozšírení (dostanu skupiny druhu s podobnými
  ekologickými nároky)

13
Typická data
Chci získat skupiny podobných individuí - pozor,
data jsou na ruzných stupnicích
14
Klasifikace

• Numerická taxonomie, numerická fenetika,
  kladistické metody
• Numerické taxonomie (dríve predevším fenetika),
  dnes podstatne širší pojetí
• Kladistika - fylogenetika - konstrukce
  fylogenetických stromu - dnes prakticky
  samostatné odvetví

15
Klasifikace

• S ucením vs. bez ucení
• Hierarchické vs. nehierarchické
• Hierarchické - divisivní vs. algomerativní

16
Shluková analýza

• Hierarchická, aglomerativní metoda, výsledkem
  strom
• Princip - nejprve spoctu matici podobností mezi
  všemi páry, pak konstruuju strom

17
Prži shlukové analýze pamatuj

• Je zásadním zpusobem ovlivnena tím, jakou mám
  míru podobnosti mezi objekty (tzv.
  (dis)similarity measure, príp. resemblance
  function). Pokud mám data merená na ruzných
  škálách, musím standardizovat. Míry bývají casto
  specifické pro ruzná odvetví

18
Pri shlukové analýze pamatuj

• Velmi duležitý je i shlukovací algoritmus
• Predvolby (default) v programu Statistica jsou v
  drtivé vetšine nevhodné pro biologické úcely - je
  treba je príslušne zmenit

19
Shluková analýza mi udelá skupiny vždy

• ale já je nechci, chci vizualizovat podobnostní
  strukturu ve složení spolecenstev

20
Ordinace chci dostat(pro složení spolecenstev)
odrinacní diagram, kde podobné snímky budou
blízko sebe, podobné druhy budou blízko sebe, a
druhy budou mít optima v blízkosti snímku, kde se
vyskytují
21
Ordinacní diagram
Urtica
Chenopodium
Cactus
Nymphea
Menyanthes
Comarum
Aira
Drosera
Blízkost znací podobnost
22
Ordinacní diagram
Nutrients
Urtica
Chenopodium
Cactus
Nymphea
Menyanthes
Water
Comarum
Aira
Drosera
Mužu mít i vysvetlující promenné - bud je
promítám ex post, nebo tzv. constrained
ordinations.
23
Ruzné metody

• Correspondence analysis, Principal component
  analysis, factor analysis
• Oblíbené v ekologii, ale i v taxonomii (ukáže,
  zda jsou mezi druhy prechody), a také v
  psychologii

24
Constrained ordinations i pro hodnocení pokusu
25
Diskriminacní analýza

• Príklad Mám diploida a tetraploida - ale nemužu
  pokaždé pocítat chromozomy - ptám se - jsem
  schopen najít pravidlo na základe merených
  morfologických znaku (jako jejich lineární
  kombinaci), které mi dve ploidie od sebe odliší?

26
(No Transcript)
27
Pri aplikaci

• pozor na dukaz kruhem (expert mi urcil dva druhy
  hlavne na základe délky prašníku, ale to já
  nevím a já pak dokážu, že dva dané druhy
  existují, a perfektne se odlišují délkou
  prašníku).

28
Jiná úspešná aplikace ve Škodovce (MB, už dávno)

• V rámci povinných prohlídek sledovali
  zamestnance, a meli data o tlaku, cholesterolu,
  zda kourí, váhu, výšku etc.
• a zda do 10-ti let od prohlídky dostal ci
  nedostal infarkt.
• Získali kombinaci znaku, která predikuje -
  chlapce, dej si pozor, speješ k infarktu.

29
Podobnou vec udelají i klasifikacní stromy

• Založeny na jiném principu (není zde aditivita
  efektu)

30
Co užitecného jsme neprobrali v celé
Biostatistice (neúplný výber)

• Power analysis (jakou mám šanci zamítnout H0)
• Složitejší modely ANOVA (a obecne GLM)
• Zobecnené lineární modely
• Prakticky nic z metod mnohorozmerných
• Bayesovskou statistiku

31
Kde se mužu o statistických metodách dozvedet více

• Moderní regresní metody (Šmilauer)
• Vizualizace dat (Šmilauer)
• Plánování a hodnocení ekologických experimentu
  (Lepš Šmilauer)
• Praktikum mnohorozmerných metod (Lepš Šmilauer)