1 / 11

Motivační příklad – 1a

Motivační příklad – 1a. Vliv rodičů a prostředí na vývoj mláďat. Nejstarší mládě v každém hnízdě měřeno ve věku X dní Vysvětlující údaje: počet mláďat, stáří rodičů, velikost teritoria,. Motivační příklad – 1b. Co když neměřím jedno mládě, ale všechna?

jennifer-jenkins
Download Presentation

Motivační příklad – 1a

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Motivační příklad – 1a • Vliv rodičů a prostředí na vývoj mláďat • Nejstarší mládě v každém hnízdě měřeno ve věku X dní • Vysvětlující údaje: počet mláďat, stáří rodičů, velikost teritoria, ...

  2. Motivační příklad – 1b • Co když neměřím jedno mládě, ale všechna? • Co když neměřím mládě jednou, ale opakovaně – chci srovnávat růstové křivky? • Co když růstové křivky nelze popsat parametricky?

  3. Motivační příklad - 2 • Sleduji výskyty a absence arniky na pasekách Lišovského prahu... • Měřím velikost paseky, její izolaci, množství okolní biomasy, množství N v půdě... • Na každé pasece je variabilita v biomase a [N] • Mám spoustu vysvětlujících faktorů (GIS), ale nevím, které použít ...

  4. Obecný lineární model • Fitované hodnoty and regresní residuály Yi~b0 +b1*X1i +b2*X2i + … • Regresní koeficient b and jeho odhad b • Variance objasněná modelem: testy • Výběr modelu

  5. Zobecněný lineární modelGLM 1 • Lineární prediktor  = 0 + jXj • Link funkce g(EY) =  • Distribuční předpoklady:

  6. GLM 2 • Co sem patří: • klasická regrese a obvyklá ANOVA • jejich rozšíření pro proměnné s ne-konstantní variancí • analýza kontingenčních tabulek (log-linearní model) • probitová analýza • Deviance: zobecnění residualní sumy čtverců • Testy založeny na F-statistice nebo AIC

  7. GLM 3: příklad logit regrese

  8. Vyhlazování: metoda loess

  9. GAM: zpět k aditivitě Ozone = b0 + b1 * Temp + b2 * Wind + e E(Ozone) = -0.407 + 0.057*Temp - 0.075 * Wind

  10. GAM: zobrazení hladkých členů

  11. Klasifikační a regresní stromy (CART)

More Related