生態学のデータ解析 - 統計学授業2018 (生態学基礎論)

• 統計学の授業やります (2018 年度後期, 2019 年 1 月)
  • 講釈: 久保拓弥 (授業サイトの URL) http://goo.gl/76c4i
  • 参照: 本/データ解析のための統計モデリング入門 (統計モデリングの教科書)
• 北海道大学・大学院環境科学院
  • 「生態学基礎論 (生態学基礎論 II)」
  • 後期後半: 2019-01-21 (月) と 23 (水) 第 4 講目 (16:30 - 18:00)
  • 北大・地環研 D 棟 1F D-102 教室
  • 全 2 回, 対象 M1 (とはいえ，どなたでも参加自由です)
• データ解析サイト内の参考ペイジ: 本/データ解析のための統計モデリング入門, R のインストール, GLM 参照, GLMM 参照
  • 当日の資料配布のメイル通信!!

第 1 回: 2019-01-21 (月) 統計モデリングの基礎 (1)：統計モデル・確率分布・最尤推定

• 資料: kubostat2018y.pdf , HOkubostat2018y.pdf (同じ内容のハンドアウト版)
• ポアソン分布説明の例題データ: data.RData
  • R で読む: load("data.RData")
• ポアソン回帰の例題データ: data3a.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:
• 例題データ: (logistic 回帰) data4a.csv, (offset 項) d2.RData, (GLMM) data.csv

•   d <- read.csv("http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/stat/2014/Fig/poisson/data3a.csv")

第 2 回: 2018-01-23 (水) 統計モデリングの基礎 (2)：GLM の階層ベイズモデル化

• 資料: kubostat2018z.pdf , HOkubostat2018z.pdf (同じ内容のハンドアウト版)
  • 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)
  • 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
  • JAGS の mcmc.list を bugs データに変換する関数: mcmc.list2bugs.R
• 例題 (植木鉢上の植物個体の種子数) のデータ: d1.csv