ECOL 145는 생태 데이터 분석에 대한 강렬한 소개입니다. 목표 독자는 분석 할 자신의 데이터를 이상적으로 가지고있는 생물학적 관련 분야의 동기가 높은 대학원생과 상위 수준의 학부생으로 구성됩니다. 이것은 진지한 실습 과정으로, 귀찮은 사람이나 단순히 감사하고 관찰하기를 원하는 사람들에게는 적합하지 않습니다. 우리는 두 가지 최신 통계 패키지 인 R과 WinBUGS를 사용하는 데 중점을 두어이 패키지를 사용하여 모든 데이터와 실제 데이터 세트를 처리합니다. 자신의 연구를 수행하고 자신의 데이터를 분석할수록이 과정이 더 유용 할 것입니다.
이 과정의 관점은 확률 모델이 데이터 생성 메커니즘으로 가장 잘 생각된다는 점이며,이 관점에 따라 생태 데이터를 직접 모델링하기 위해 우도 기반 방법을 사용합니다. 데이터 세트는 출판 된 문헌, 내 컨설팅 프로젝트 또는 코스에 등록한 학생들이 제공합니다. 분석해야 할 데이터가있는 경우 수업 연습에 사용하기 위해 데이터를 제출할 수 있습니다. 주제는 다음과 같습니다.
- Statistical distributions important in ecological modeling: binomial, Poisson, negative binomial, normal, lognormal, gamma, and exponential
- Likelihood theory and its applications in regression
- Generalized linear models: Poisson regression, negative binomial regression, logistic regression, and others
- The perils of significance testing—multiple comparison adjustments and the false discovery rate
- Model selection protocols: likelihood ratio tests, Wald tests, and information-theoretic alternatives to significance testing
- Goodness of fit for GLMs: deviance statistics, extensions of R2, Pearson chi-square approaches
- Regression models for temporally and spatially correlated data: random coefficient models (multilevel models) and the method of generalized estimating equations
- Bayesian approaches to data analysis
- Hierarchical Bayesian modeling using WinBUGS and R