KuboWeb top

更新: 2013-03-04 15:40:35

生態学のデータ解析 - 生態学会大会2009

[W04] データ解析で出会う統計的問題
  -- GLM から始める統計モデリング

  • 日時: 2009 年 3 月 17 日 (火) 15:00 - 17:00
  • 場所: 岩手県立大学, E 会場
  • 企画者: 粕谷英一 (九州大・理), 久保拓弥 (北海道大・地球環境)

概要

生態学におけるデータ解析において,観測データにあわせて解析者自身が注意ぶかく統計モデルを構築・推定・評価していくことはいよいよ重要になっている.個体差や場所差をうまく表現できる一般化線形混合モデルやベイズ統計モデルといった新しい方法論を使いこなすためにも,統計モデルの基本といえる一般化線形モデル (generalized linear model; GLM) をよく理解する必要がある.この自由集会では,参加者とともに GLM (とその拡張モデル) をデータ解析に応用するときに注意すべき点を議論したい.話題提供としては,まず久保が復習のために GLM の基本要素をひとつひとつ紹介し,さらに「脱」割算な統計モデリングのための offset 項わざを紹介する.次に粕谷が GLM での交互作用項の解釈と注意点について説明し,分散分析での交互作用の使われかたとも比較検討する.

自由集会の URL: http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/ (いま見てるペイジです)

  1. GLM の部品: 確率分布, link 関数, 線形予測子, deviance
  2. GLM の使用注意: 交互作用の意味
  3. GLM の部品 (続): 「脱」割算値のための offset 項わざ
    • 久保拓弥

当日の投影資料など (粕谷)

kasuya2

当日の投影資料など (久保)

  • 投影資料 kubo2009glm.pdf (2009-03-17 当日版; PDF 0.6 MB)
  • 例題のデータ → 「統計学授業2008枝篇」からダウンロードできます
  • 今回は deviance の解説は省略します (どうもすみません)
  • ロジスティック回帰などについては久保 講義のーと など参照してください
devmodel