Intermediate statistics: selected multivariate methods in R

1. April, 13:00 bis 5. April 2019, 18:00 Uhr

IGB, Müggelseedamm 310, large lecture room

This course is suitable for Master and PhD students, post docs, and scientists at all stages of their career. However, you need a solid understanding of basic and intermediate statistics and well-practiced use of R.

 

Lecturer: Dr. Gabriel Singer

Duration: Your presence is required on the first 3 days and on the last day. In between you need ample time for the exercises.  

 

Content:

The course expands your general understanding into the realm of selected multivariate techniques.

It will give you a theoretical background along with practical hints, examples and computer exercises using R. You are free to bring your own data to work on. In this case contact the lecturer in advance!

 

The course will cover the following topics

   Constrained and unconstrained classical scaling methods ("ordination" in ecology):

PCA, LDA (=DFA, DA), RDA, CA, CCA

   Dissimilarity-based scaling methods (PCoA = CMS, NMDS) and cluster analysis

 

   Multivariate hypothesis tests: theory of permutation-based tests, PERMANOVA, ANOSIM, permutation test in LDA and RDA

 

Pre-requisites:

You need to have a good understanding of basic statistics and a basic command of R. If possible please bring a laptop with R-studio and R installed on it (else we will provide you with a ThinClient).

You need to attend the entire course.

IGB doctoral students will have priority over other participants, but in general everybody is welcome to participate.  We are planning on repeating this course annually

You are welcome to bring your own data to analyse in the course, but please contact the lecturer in advance.  

Programm

Take your statistics knowledge to a higher level and bring your own data!

 

25.-29 June, all day (9:00-17:30)

25.-27. June: Lectures and exercises

25. noon-28. June Group work on real data

29. June: lecture and presentation of group work and open questions

 

Status

Hardware

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