生態学のデータ解析 - 統計学授業 2010

• 統計学の授業やります (2010 年度後期, 2010 年 10-11 月)
  • 「生態系機能学総論」の一部, 2010 年の 10/04 (月) から開始
    • 誰でも参加できます
    • 事前のもうしこみなどは何も必要ありません (聴講のみで，単位を必要としない場合)
    • 全部ではなく部分的に参加してもらってもかまいません
    • 途中から参加する人は 久保 まで連絡ください，連絡用メイリングリストに登録し，教科書 PDF ファイルを生成します
  • 月曜日・水曜日の 1 講目 (8:45-10:15)
    • とりあず第 1 回 (10/4) は 8:45 から
    • 第 2 回目からは 9:00 開始 に変更します
  • 教室: 地球環境科学研究院 A 棟 A809 (エレヴェイターでてすぐ前の部屋)
• 講義のーとは当日配布します
  • 内容は 本/データ解析のための統計モデリング入門 にそったものにします
• 授業のねらい
  • 対象とする人: 卒業研究とかで統計ソフトウェアを使ってみたけれど， いまいちその挙動がよくわからない， 論文を読んでると GLM とかでてくるんだけど何をやってるのかよくわからない，といったヒトたち
  • この授業に参加した人たちは，授業終了時に少なくともこういうことがわかっていてほしい
    • 統計ソフトウェア R でデータを操作したり作図するのが重要そうだと理解する
    • データ解析で重要なのは「検定」ではなく統計モデル作りだと理解する
    • あるデータをみたときに，こういう確率分布でああいう GLM なんかを作れるんじゃないかなと判断できる
    • 個体差のような random effects の概念を理解する
    • 階層ベイズモデルがどのように役にたつのかを説明できるようにする

(各回の内容)

• (第 1 回) 10/04 (月) データ解析は統計モデリング
• (第 2 回) 10/06 (水) R: データ解析のためのソフトウェア
• (第 3 回) 10/13 (水) ポアソン分布という確率分布
• (第 4 回) 10/18 (月) 一般化線形モデル (GLM) 入門: ポアソン回帰
• (第 5 回) 10/20 (水) GLM のモデル選択と尤度比検定
• (第 6 回) 10/25 (月) 何でも割算するな! ロジスティック回帰ほか
• (第 7 回) 10/27 (水) 個体差の統計モデル: 一般化線形混合モデル
• (第 8 回) 11/01 (月) MCMC とベイズ統計モデル
• (第 9 回) 11/08 (月) WinBUGS やりつつ MCMC とベイズ復習
• (第 10 回) 11/10 (水) 階層ベイズモデルとか全体の復習とか

(第 1 回) 10/04 (月) データ解析は統計モデリング 

• 本/データ解析のための統計モデリング入門 第 1 章
  • 資料は当日配布します

(第 2 回) 10/06 (水) R: データ解析のためのソフトウェア 

• 今回は 本/データ解析のための統計モデリング入門 にはない内容
  • 資料は当日配布します
• やること: R のインストール, R のとりかかり, R-primer/data.frame 実習 1, R-primer/plot 実習 1
  • 参考: 作図例, RGM, データフレイムの操作, 生態学会大会2008
  • ファイル: data.csv

(第 3 回) 10/13 (水) ポアソン分布という確率分布 

• 本/データ解析のための統計モデリング入門 第 2 章
• ファイル:
  • data.RData - 例題のデータファイル．R で load("d.RData") と命じると読みこむ
    • d.RData を置いてるディレクトリで作業する必要あり

(第 4 回) 10/18 (月) 一般化線形モデル (GLM) 入門: ポアソン回帰 

• 本/データ解析のための統計モデリング入門 第 3 章
• ファイル:
  • data.csv - 例題のデータ (CSV)
• 参考: GLM 参照, FAQ 一般化線形モデル, FAQ ぶんさんぶんせき

(第 5 回) 10/20 (水) GLM のモデル選択と尤度比検定 

• 本/データ解析のための統計モデリング入門 第 4,5 章
• ファイル
  • data.csv - 例題のデータ (第 4 回と同じ)
  • pb.R - parametric bootstrap の R コード
• 参考: FAQ モデル選択

(第 6 回) 10/25 (月) 何でも割算するな! ロジスティック回帰ほか 

• 本/データ解析のための統計モデリング入門 第 6 章
• ファイル
  • data6a.csv - ロジスティック回帰の例題のデータ
  • data6b.csv - offset 項ポアソン回帰の例題データ
• 参考: 生態学会大会2009, 対数線形モデル, Gamma 分布の GLM

(第 7 回) 10/27 (水) 個体差の統計モデル: 一般化線形混合モデル 

• 本/データ解析のための統計モデリング入門 第 7 章
• ファイル
  • data7.csv - 例題のデータ
  • functions7.R - 作図・予測用の R の関数の定義
• 参考: GLMM 参照, glmmML 紹介

(第 8 回) 11/01 (月) MCMC とベイズ統計モデル 

• 本/データ解析のための統計モデリング入門 第 8 章
• ファイル
  • data8.RData - 例題のデータ
  • model.bug.txt - BUGS コード
  • runbugs.R - WinBUGS を実行させる R コード
  • R2WBwrapper.R - R2WinBUGS を使いやすくする R コード (R2WBwrapper 参照)
• 参考: ベイズ統計 & MCMC, WinBUGS のインストール, R2WinBUGS

(第 9 回) 11/08 (月) WinBUGS やりつつ MCMC とベイズ復習 

• 本/データ解析のための統計モデリング入門 第 8 章あたりをもう一度
  • 今回は前回やった第 8 章の内容をもういっぺんやります (R2WinBUGS あたりを中心に)
  • 投影資料 (当日，印刷したものを配布します): kuboLec2010i.pdf
• ファイル
  • data9a.RData - 例題のデータ
  • model.bug.txt - BUGS コード
  • runbugs.R - WinBUGS を実行させる R コード
  • R2WBwrapper.R - R2WinBUGS を使いやすくする R コード (R2WBwrapper 参照)

(第 10 回) 11/10 (水) 階層ベイズモデルとか全体の復習とか 

• 本/データ解析のための統計モデリング入門 第 10,11 章
  • 投影資料 (当日，印刷したものを配布します): kuboLec2010j.pdf
• ファイル (第 10 章の階層ベイズモデル)
  • data10.csv - 例題のデータ
  • model.bug.txt - BUGS コード
  • runbugs.R - WinBUGS を実行させる R コード
  • R2WBwrapper.R - R2WinBUGS を使いやすくする R コード (R2WBwrapper 参照)

• 参照: これまで・今後の 統計学授業