Statistics for research sciences
Informacje ogólne
| Kod przedmiotu: | WB.SD-51 | Kod Erasmus / ISCED: | (brak danych) / (brak danych) |
| Nazwa przedmiotu: | Statistics for research sciences | ||
| Jednostka: | Wydział Biologii | ||
| Grupy: |
Przedmioty dla programu studiów III stopnia w dziedzinie nauki biologiczne, dyscyplinie: biologia Przedmioty dla programu studiów III stopnia w dziedzinie nauki biologiczne, dyscyplinie: biologia Przedmioty dla programu studiów III stopnia w dziedzinie nauki biologiczne, dyscyplinie: biologia |
||
| Punkty ECTS i inne: |
4.00  |
||
| Język prowadzenia: | angielski | ||
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2020/2021" (zakończony)
| Okres: | 2020-10-01 - 2021-01-28 |
 
 zobacz plan zajęć |
| Typ zajęć: |
Ćwiczenia, 15 godzin, 8 miejsc  więcej informacji Konwersatorium, 30 godzin, 8 miejsc więcej informacji |
|
| Koordynatorzy: | Mariusz Cichoń | |
| Prowadzący grup: | Mariusz Cichoń | |
| Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
| Zaliczenie: | Przedmiot - Egzamin | |
| Efekty kształcenia: | Student possess basic knowledge on statistical modelling and application of linear and non-linear models in life sciences. Knows limits of using statistical tools. Student applies suitable statistical model (statistical method) to solve a scientific problem using appropriate data. Student is able to perform statistical inference and describe the outcome. Student is ready to use statistical tools in life sciences and sees the need to continue learning to improve his/her own statistical skills. |
|
| Wymagania wstępne: | brak |
|
| Forma i warunki zaliczenia: | Continuos assessment of learnig progresss throughout the semester |
|
| Metody sprawdzania i kryteria oceny efektów kształcenia uzyskanych przez studentów: | Continuous assesment of lerning progress. A short reports on data analyses. Learning outcome will be approved when a student will show his/her ability to perform suitable statistical inference from the data and show ability to critically assess correctness of statistical inference |
|
| Metody dydaktyczne: | Problem-based learnign. Practicals with computeres using R environment. |
|
| Bilans punktów ECTS: | Group discussions 30 Practicals 15 Preparing to classess 30 Writing reports 20 Total 90h |
|
| Pełny opis: |
(tylko po angielsku) Models of analyses of variance (regeression and correlation, Anova, Ancova, hierarchical analyses, repeated Anova, Manova) Claster analyses and Discriminant analyses Principal component analyses. Logistic regression Analyses of frequences Anayses with filogenetic signals Application of statistics and genetic studies Introduction to Meta-analyses Presentation of statistical results | |
| Literatura: |
(tylko po angielsku) Quinn i Keough. 2002. Experimental Design and Data Analysis for Biologists. Cambridge Universtity Press Łomnicki.2014. Statystyka dla przyrodników. PWN | |
| Uwagi: |
zajęcia prowadzone w całości on-line | |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Jagielloński w Krakowie.