生態学のデータ解析 - 統計学授業 2019

• 統計学の授業やります (2019 年度前期後半, 2019 年 7-8 月)
  • 「生物多様性学特論 I」の一部, 2019 年の 7/22 (月) から開始
    • 誰でも参加できます
  • 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」
  • 月曜日の 3, 4 講目 (13:00-14:30, 14:45-16:15)
  • 教室: 地球環境科学研究院 C 棟 C202

---

---

第 1 回: 7/22 (月) 観測されたパターンを説明する統計モデル  

• 投影資料 kubostat2019a.pdf (slide), HOkubostat2019a.pdf (handout)
• （参考になるかもしれない）教科書「統計モデリング入門」
• R のインストール R download site

第 2 回: 7/22 (月) 確率分布と最尤推定 

• 投影資料 kubostat2019b.pdf (slide), HOkubostat2019b.pdf (handout)
• Example data: data.RData
  • how to read the data using R? -- load("data.RData")

第 3 回: 7/29 (月) 一般化線形モデル: ポアソン回帰 

• 投影資料 kubostat2019c.pdf (slide), HOkubostat2019c.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/2019/Fig/poisson/data3a.csv")

第 4 回: 7/29 (月) モデル選択と検定 

• 投影資料 kubostat2019d.pdf (slide), HOkubostat2019d.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/2019/Fig/poisson/data3a.csv")
• source("http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/stat/2019/Fig/lrtest/pb.R")

第 5 回: 8/5 (月) 一般化線形モデル: ロジスティック回帰 

• 投影資料 kubostat2019e.pdf (slide), HOkubostat2019e.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:
  • read.csv("http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/stat/2019/Fig/binomial/data4a.csv")
• 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: 8/5 (月) 階層ベイズモデル 

• 投影資料 kubostat2019f.pdf (slide), HOkubostat2019f.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)
  • 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

第 7 回: 8/6 (火) 階層ベイズモデルと時間変化モデル 

• 投影資料 kubostat2019g.pdf (slide), HOkubostat2019g.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: 8/6 (火) 生態学の時系列データ解析入門 

• 投影資料 kubostat2019h.pdf (slide), HOkubostat2019h.pdf (handout)

---

• 2019 統計モデリング入門授業