06_Statistika v jazyku R

Příprava dat, otevření datového souboru, manipulace s daty, výběr datových položek, editace dat, přidávání a mazání proměnných a datových řádků, základy grafiky, základní typy grafů – sloupcový, spojnicový, histogram apod., ukládání výsledků a obrázků, různé způsoby nápovědy a hledání potřebných příkazů, hledání v internetových zdrojích týkajících se jazyka R.

Tvorba specializovaných statistických grafů (krabicový graf, kvantil kvantilový QQ graf, histogram apod.), vykreslení modelových rozdělení (zvláště normálního) a empirické hustoty pravděpodobnosti, testy normality, tvorba a uspořádání vícenásobných grafů, kombinace různých typů grafů (např. krabicového a bodového), úprava průzkumových grafů, doplnění dalších grafických prvků.

Výpočet statistických charakteristik pomocí vzorců i funkcí, tvorba uživatelsky definované funkce (na příkladu koef. nesouměrnosti a špičatosti a intervalu spolehlivosti střední hodnoty), výpočet intervalových odhadů střední hodnoty a směrodatné odchylky, práce s vybranými knihovnami umožňující výpočet všech důležitých charakteristik dohromady.

Ukázka Box Coxovy transformace, odhad parametru lambda – výpočet i graf, posouzení oprávněnosti (přínosu) transformace, srovnání s původními daty a daty transformovanými pomocí logaritmické transformace, retransformace průměru i intervalového odhadu střední hodnoty.

Testování předpokladů Anovy – nezávislost souborů, homoskedasticita a normalita, jedno a dvou faktorová Anova, její vyhodnocení pomocí kvantilů i p-hodnoty, testy mnohonásobných porovnání, grafické výstupy Anovy – porovnání středních hodnot pomocí intervalů spolehlivosti.

Výpočet regresního modelu, koeficienty korelace (Pearsonova i Spearmanova), koeficient determinace, analýza kvality dat – diagnostiky vlivných bodů, heteroskedasticity, multikolinearity, analýza reziduí včetně grafického vyjádření, speciální analýzy vlivných bodů, výpočet a grafická vizualizace intervalového odhadu modelu a pásu predikce.

Výpočet nelineárního modelu různými způsoby (pomocí startovací funkce, pomocí odhadu počátečních hodnot parametrů funkcí PREVIEW a GRID apod.), diagnostika dat a modelu – vlivné hody, výpočet indexu korelace a determinace, kritéria porovnání modelů – AIC a MEP, porovnání s lineárním modelem pomocí těchto kritérií.