Statistiniai metodai ekologijoje

Dalyko anotacija lietuvių kalba

Studijų dalyko tikslas – įgyti žinių apie biologinių sistemų bei procesų statistinius modelius, suteikti studijuojančiam galimybę susipažinti su naujausiais statistinio modeliavimo ir duomenų analizės pasiekimais, grafinio vaizdavimo, rezultatų interpretavimo ir pateikimo būdus ir lavinti loginį mąstymą, gebantį savarankiškai apibendrinti specialiųjų mokslų žinias ir gebėjimus. Kurso metu įgytos žinios leis kvalifikuotai atlikti statistinių modelių analizę; panaudoti kompiuterines programas bei atlikti eksperimento metu surinktų matavimų statistinę analizę, panaudojant duomenų analizės paketą Statistica.

Dalyko anotacija užsienio kalba

The main goal is to develop the students' ability to apply statistical modelling techniques in solving tasks and problems related with ecology. A practical part is designed to accompany theory and introduce basic statistical models by using computer softwares. After completing this course, students will know the basic concepts and terms of statistical models, will acquire knowledge of classical regression models, their formation and application, will understand the statistical methods and techniques of parameter estimation and comparison of alternative models. Will understand techniques of application, visualization and interpretation of statistical methods and their implementation by software Statistica.

Būtinas pasirengimas dalyko studijoms

Taikomosios ekologijos, miškininkystės arba adekvačios studijų krypties pirmosios pakopos studijos.

Dalyko studijų rezultatai

1. Perprasti mokslinių tyrimų metodologiją, jų vykdymo etapus, matematinės statistikos metodus, suvokti geografinių informacinių sistemų taikymo ekologiniuose tyrimuose principus ir būdus. Parinkti mokslinių tyrimų metodus, reikiamus matematinės statistikos metodus konkretiems tyrimams atlikti, tinkamai juos suplanuoti ir vykdyti.
2. Spręsti studijuojamos srities problemas naujos nežinomos ar nuolat kintančios aplinkos sąlygomis. Suvokti etinius ir socialinius savo žinojimo ir jo pagrindu priimamų sprendimų padarinius ir atsakomybę už juos. Savarankiškai mokytis ir nuolat tobulėti. Pažinti ir kritiškai vertinti studijuojamos srities naujoves, efektyviai veikti neapibrėžtomis aplinkybėmis, pagrįsti daromas išvadas ir jas tinkamai pateikti įvairaus išsilavinimo suinteresuotiems asmenims. Individualaus ir komandinio darbo įgūdžiai (informacijos paieškos ir jos taikymo, mokslinės ir praktinės veiklos planavimo, vykdymo ir vertinimo, komunikavimo, komandinio darbo).
3. Pasitikėjimas savo jėgomis, ryžtas prisiimti atsakomybę už savo veiksmus ir sprendimus. Savigarba bei pagarba kitam asmeniui, intelektualumas, sąžiningumas ir objektyvumas. Teigiamas požiūris į kūrybingą, rūpestingai planuojamą, kokybiškai atliekamą darbą. Mokslinės etikos normų laikymasis. Meilė gamtai, ekologinio mąstymo puoselėjimas.

Dalyko turinys

1. Populiacija ir imtis. Orientaciniai eksperimento rezultatų ekspres-statistiniai įverčiai. Stebėjimo duomenų skaitmeninis ir vizualinis pavaizdavimas. Praktinis darbas su STATISTICA.
2. Parametrai ir statistikos. Parametrų taškiniai ir intervaliniai įverčiai. Praktinis darbas su STATISTICA.
3. Hipotezių tikrinimas. Vienos ir dviejų imčių analizė. Dispersinė analizė: dispersinės analizės metodo esmė, dispersinės analizės (ANOVA) prielaidos. Praktinis darbas su STATISTICA.
4. Tiesinė ir polinominė regresija bei jų teorinės prielaidos. Daugianarės tiesinės regresijos modelis. Parametrų įvertinimas, parametrų reikšmingumas ir liekanų analizė. Transformacijos. Netiesinis regresijos modelis. Praktinis darbas su STATISTICA.
5. Laiko eilutės. Atsitiktiniai procesai. Markovo grandinė. Praktinis darbas su STATISTICA.

Dalyko studijos valandomis

Paskaitos 30 val.
Pratybos 30 val.
Iš viso kontaktinio darbo val. 60 val.
Savarankiškas darbas 100 val.
Iš viso 160 val.

Studijų rezultatų vertinimas

Individualus darbas – 40 %.
Kontrolinis darbas – 30 %.
Egzaminas – 30 %.

Literatūra

Pagrindinė literatūra
1 2000 Olsson U., Engstrand U., Rupšys P. Statistiniai metodai. SAS ir MINITAB. - Kaunas: LŽŪU Leidybinis centras. 215 p. ŽŪA centrinė biblioteka 2
Patalpinta Moodle aplinkoje
2 2007 Olsson U., Engstrand U., Rupšys P. Statistiniai metodai su SAS ir MINITAB. Mokomoji knyga. - Kaunas: LŽŪU. 215 p. http://www.lzuu.lt/nm/lt/30568

3 2003 Sakalauskas V. Duomenų analizė su STATISTICA. – Vilnius: Margi raštai. ŽŪA centrinė biblioteka, 2
4 2020 Kurso medžiaga (rankraštis). Patalpinta Moodle aplinkoje
Papildoma literatūra
1 2014 Ross S. M. Introduction to probability and statistics for engineers and scientists Elsevier/Academic Press. - 664 p.
2 2003 Handbook of processes and modeling in the soil-plant system. Eds. D.K. Benbi, R. Nieder. New York, 2003, -762 p.
3 2010 Venclovienė J. Statistiniai metodai medicinoje. VDU leidykla. 344p.