生態学のデータ解析 - 統計学授業 2015

• 統計学の授業やります (2015 年度前期後半, 2015 年 7 月)
  • 「植物生態学特論 I」の一部, 2015 年の 7/6 (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
  • 授業メーリングリスト: http://goo.gl/f0vCn8 (←ここから参加もうしこみできます)
    • 授業ごとの課題 (単位をとる人のため) と「講義資料ダウンロードできます」案内などを通知します
    • 単位をとる人は必ず ML に加入，そうでない人は加入してもしなくてもよい
  • 教科書「統計モデリング入門」 (あるいはやや古いですが: 2008 年の講義のーと)
  • 月曜日・水曜日の 3 講目 (13:00-14:30)
  • 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)
  • 短縮 URL: http://goo.gl/76c4i

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第 1 回: 7/06 (月) 観測されたパターンを説明する統計モデル  

• 投影資料 kubostat2015a.pdf (slide), HOkubostat2015a.pdf (handout)
• 教科書「統計モデリング入門」
  • 参考: 2008 年の講義のーと
• R のインストール

第 2 回: 7/08 (水) 確率分布と最尤推定 

• 投影資料 kubostat2015b.pdf (slide), HOkubostat2015b.pdf (handout)
• Example data: data.RData, dice.RData
  • how to read the data using R? -- load("data.RData")

第 3 回: 7/13 (月) 一般化線形モデル: ポアソン回帰 

• 投影資料 kubostat2015c.pdf (slide), HOkubostat2015c.pdf (handout)
• 例題データ: data3a.csv
  • うまく読めない場合は R 上で以下の命令を実行してください:

  d <- read.csv("http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/stat/2015/Fig/poisson/data3a.csv")

第 4 回: 7/15 (水) モデル選択と検定 

• 投影資料 kubostat2015d.pdf (slide), HOkubostat2015d.pdf (handout)
  • 改訂メモ: 尤度比検定だけをあつかったけど，一般化する方向にハナシを拡張できないか? N-P 仮説検定のわくぐみというハナシをしていない
  • 参考: FAQ モデル選択
• 例題データ: data3a.csv
• parametric bootstrap 尤度比検定: pb.R (関数 get.dd() と pb() の定義)
• うまく読めない場合は R 上で以下の命令を実行してください:

•   d <- read.csv("http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/stat/2015/Fig/poisson/data3a.csv")
• source("http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/stat/2015/Fig/lrtest/pb.R")

第 5 回: 7/22 (水) 一般化線形モデル: ロジスティック回帰 

• 投影資料 kubostat2015e.pdf (slide), HOkubostat2015e.pdf (handout)
• 例題データ: (logistic 回帰) data4a.csv, (offset 項) d2.RData
• CSV file をうまく読めない場合は R 上で以下の命令を実行してください:
• 参考: 生態学会大会2012 内の kubo2012table.pdf (分割表の作図・GLM・ベイズモデル)

•   d <- read.csv("http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/stat/2015/Fig/binomial/data4a.csv")

第 6 回: 7/27 (月) 一般化線形混合モデル 

• 投影資料 kubostat2015f.pdf (slide), HOkubostat2015f.pdf (handout)
• 参照: glmmML 紹介
• data.csv- CSV file をうまく読めない場合は R 上で以下の命令を実行してください:

•   d <- read.csv("http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/stat/2015/Fig/glmm/data.csv")

第 7 回: 7/29 (水) 階層ベイズモデル 

• 投影資料 kubostat2015g.pdf (slide), HOkubostat2015g.pdf (handout)
  • 本/データ解析のための統計モデリング入門 の第 8-10 章の例題や，2011年の授業 の第 4-6 回なども参考にしてください
• MCMC の例題ファイルなど:
  • data.RData (3. と同じ)
    • あるいは data <- c(4,3,4,5,5,2,3,1,4,0,1,5,5,6,5,4,4,5,3,4)
  • R で install.pacakges(c("rjags", "R2WinBUGS")) が必要
  • runjags.R
  • JAGS の入手先: http://sourceforge.net/projects/mcmc-jags/files/
• 階層ベイズの例題ファイルなど:
  • R で install.pacakges(c("rjags", "R2WinBUGS")) が必要
  • data7a.csv
  • runjags.R (上のファイルと同じファイル名だけど別もの)
  • JAGS の mcmc.list を bugs データに変換する関数: mcmc.list2bugs.R