更新: 2016-09-14 10:23:27
生態学のデータ解析 - 統計学授業 2016
- 統計学の授業やります (2016 年度前期後半, 2016 年 7 月)
- 「植物生態学特論 I」の一部, 2016 年の 7/6 (水) 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:
- 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
- 「植物生態学特論 I」の一部, 2016 年の 7/6 (水) から開始
[おもな内容]
- 第 1 回: 7/06 (水) 観測されたパターンを説明する統計モデル
- 第 2 回: 7/11 (月) 確率分布と最尤推定
- 第 3 回: 7/13 (水) 一般化線形モデル: ポアソン回帰
- 第 4 回: 7/20 (水) モデル選択と検定
- 第 5 回: 7/25 (月) 一般化線形モデル: ロジスティック回帰
- 第 6 回: 7/27 (水) 階層ベイズモデル
- 第 7 回: 8/1 (月) 階層ベイズモデルと時間変化モデル
- 第 8 回: 8/3 (水) 生態学の時系列データ解析入門
- 第 9 回: 8/9 (火) 時系列データ解析「疑わしい回帰と戦う状態空間モデル」
- 2016統計モデリング入門授業,改善してほしいところの要望・質問
第 1 回: 7/06 (水) 観測されたパターンを説明する統計モデル
- 投影資料 kubostat2016a.pdf (slide), HOkubostat2016a.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 R download site
第 2 回: 7/11 (月) 確率分布と最尤推定
- 投影資料 kubostat2016b.pdf (slide), HOkubostat2016b.pdf (handout)
- Example data: data.RData
- how to read the data using R? --
load("data.RData")
- how to read the data using R? --
第 3 回: 7/13 (水) 一般化線形モデル: ポアソン回帰
- 投影資料 kubostat2016c.pdf (slide), HOkubostat2016c.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:
第 4 回: 7/20 (水) モデル選択と検定
- 投影資料 kubostat2016d.pdf (slide), HOkubostat2016d.pdf (handout)
- 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/2016/Fig/poisson/data3a.csv")
- source("http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/stat/2016/Fig/lrtest/pb.R")
第 5 回: 7/25 (月) 一般化線形モデル: ロジスティック回帰
- 投影資料 kubostat2016e.pdf (slide), HOkubostat2016e.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)
第 6 回: 7/27 (水) 階層ベイズモデル
- 投影資料 kubostat2016f.pdf (slide), HOkubostat2016f.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)
- あるいは
- R で
install.pacakges(c("rjags", "R2WinBUGS"))
が必要 - runjags.R
- JAGS の入手先: http://sourceforge.net/projects/mcmc-jags/files/
- data.RData (3. と同じ)
- 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
- R で
第 7 回: 8/1 (月) 階層ベイズモデルと時間変化モデル
- 投影資料 kubostat2016g.pdf (slide), HOkubostat2016g.pdf (handout)
- 例題 1 (植木鉢上の植物個体の種子数) のデータ: d1.csv
- 例題 2 (給食と身長ののび) 関連ファイル: 岩波DS01
第 8 回: 8/3 (水) 生態学の時系列データ解析入門
- 投影資料 kubostat2016h.pdf (slide), HOkubostat2016h.pdf (handout)
第 9 回: 8/9 (火) 時系列データ解析「疑わしい回帰と戦う状態空間モデル」
- 投影資料 kubostat2016i.pdf (slide), HOkubostat2016i.pdf (handout)
2016統計モデリング入門授業,改善してほしいところの要望・質問
- R 実習を多くしてほしかった
- 統計モデルの R コードの説明をもっと詳しく
- 階層ベイズモデルの説明がわかりにくい(説明の数値例とか?)
- 個体差 r が分布の期待値を変えるところがわかりにくい…階層ベイズモデルがよくわからない
- 統計学用語について…ページや統計モデリングの本の該当ページを課題メールに書いてほしい
- JAGS の使いかたをきちんと説明してほしい