Advanced techniques in environmental data analysis
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 2600-BS-ATBIOL-2-S2 |
Kod Erasmus / ISCED: |
(brak danych)
/
(0511) Biologia
|
Nazwa przedmiotu: | Advanced techniques in environmental data analysis |
Jednostka: | Wydział Nauk Biologicznych i Weterynaryjnych |
Grupy: | |
Punkty ECTS i inne: |
5.00
|
Język prowadzenia: | angielski |
Wymagania wstępne: | Basic knowledge of statistics and multivariate methods. |
Rodzaj przedmiotu: | przedmiot obligatoryjny |
Całkowity nakład pracy studenta: | Contact hours with teacher: - participation in lecture – 10 hrs - participation in laboratory - 30 hrs - consultations - 10 hrs Self-study hours: - preparation for laboratory - 20 hrs - preparation of final project – 30 hrs Altogether: 100 hrs (4 ECTS) |
Efekty uczenia się - wiedza: | Student W1: defines a task or problem in the field of his specialty and selects appropriate statistical methods to solve them K_W08 |
Efekty uczenia się - umiejętności: | Student U1: applies advanced knowledge in the field of statistics to the biological data K_U01 U2: is able to use a foreign language to communicate at a basic level in accordance with the requirements of B2 ESOKJ K_U12 U3: has the ability to present results in English, as well as write a report in English K_U14 |
Efekty uczenia się - kompetencje społeczne: | Student K1: demonstrates the ability to use statistical and multivariate methods to develop and present results and analyzes K_K08 K2: can work in a team, both by directing and co-ordinating the team's activities and by performing assigned tasks K_K11 |
Metody dydaktyczne: | Expository teaching methods: conventional lecture, discussion, presentation, video / computer, pointer, banners image |
Metody dydaktyczne eksponujące: | - pokaz |
Metody dydaktyczne podające: | - opis |
Metody dydaktyczne poszukujące: | - projektu |
Metody dydaktyczne w kształceniu online: | - metody odnoszące się do autentycznych lub fikcyjnych sytuacji |
Skrócony opis: |
Introduction to advanced methods and applications of environmental data analysis and research planning |
Pełny opis: |
Classes include the application of advanced methods of research design and environmental data analysis: experimental design (completely randomized design, randomized complete blocks, pseudoreplicates, latin squer design ect.), gradient analysis (models of response to gradients, estimating species optima by weighted averaging, calibration, relating two biotic communities), permutation tests and variation partitioning (Pseudo-F statistics and significance, testing individual constrained axes, tests with spatial or temporal constraints, tests with hierarchical constraints, significance adjustment for multiple tasks), similarity measures and distance-based methods (significance of cases versus similarity of communities, similarity between species in trait values, PCO, constrained PCO – db-RDA, non-metric multidimentional scaling, Mantel test), classification and regression methods (mixed effect models, classification and regression trees- CART), interpreting community composition with functional traits (two approaches in traits – environmental studies, community based approach) advanced use of ordination (PRC, separating spatial variation, linear discriminant analysis, hierarchical analysis of community variation, partitioning diversity indices into alpha and beta components, predicting community compositions), visualizing of multivariate data, key studies |
Literatura: |
Jongman R.H.G., ter Braak C.J.F., van Tongeren D.F.R., (eds). 1995. Data analysis in community and landscape ecology. Pudoc, Wageningen. ter Braak C.J.F., 1996. Unimodal models to relate species to environment. DLO-Agrocultura;l Mathematics Group, Wageningen, the Netherlands. ter Braak C.J.F., Smilauer P., 2012. CANOCO 5.0 Reference Manual User's Guide. Biometrics, Wageningen and Ceske Budejovice. Smilauer P., Leps J. 2014. Multivariate analysis of ecological data using Canoco 5. Cambridge University Press, Cambridge. |
Metody i kryteria oceniania: |
Lecture - written test W1, W2, U1, U2, K1 Laboratory – project in groups W1, W2, U1, U2, K1, K2 61-68% satisfactory, 69-76% satisfactory plus, 77-84 % good, 85- 92% good plus, 93-100% very good |
Praktyki zawodowe: |
not applicable |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (zakończony)
Okres: | 2024-02-20 - 2024-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT LAB
LAB
ŚR WYK
CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 15 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Agnieszka Piernik | |
Prowadzący grup: | Agnieszka Piernik, Ahmad Rajabi Dehnavi, Anna Wojciechowska | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: | Zaliczenie na ocenę |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (w trakcie)
Okres: | 2025-02-24 - 2025-09-20 |
Przejdź do planu
PN WT LAB
ŚR WYK
CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 15 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Agnieszka Piernik | |
Prowadzący grup: | Agnieszka Piernik, Ahmad Rajabi Dehnavi | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: | Zaliczenie na ocenę |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2025/26" (jeszcze nie rozpoczęty)
Okres: | 2026-02-23 - 2026-09-20 |
Przejdź do planu
PN WT LAB
ŚR WYK
CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 15 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Agnieszka Piernik | |
Prowadzący grup: | Agnieszka Piernik, Ahmad Rajabi Dehnavi | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: | Zaliczenie na ocenę |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.