更新: 2015-05-25 10:50:10

生態学のデータ解析 - 茨城大学集中講義2014

2014 年 10 月 1-2 日の茨城大学理工学研究科での集中講義 (統計学授業)
- このペイジの短縮 URL: http://goo.gl/2QNwgl
- 生物系特別講義IV / 先端科学トピックス
参考文献: 統計モデリング入門

(もくじ)

10 月 1 日 (水) の予定

場所: 理学部 ??? 室

例題のデータファイルをまとめたもの: data.zip
(a, b) 08:50-10:20 全体の流れ: 統計モデルと確率分布
- 講義資料
  - kuboIbaraki2014a.pdf
  - kuboIbaraki2014b.pdf
- 例題のファイル
  - 例題: data.RData
(c) 10:30-12:00 一般化線形モデル (GLM)
- 講義資料: kuboIbaraki2014c.pdf
- 例題のファイル
  - 例題: data3a.csv
- 参照: FAQ 一般化線形モデル
(d) 13:00-14:30 モデル選択と統計学的検定
- 講義資料: kuboIbaraki2014d.pdf
- 例題のデータは (c) の例題
- 参照: FAQ モデル選択
(e) 14:40-16:10 何でも割算するな! -- GLM で解決できる
- 講義資料: kuboIbaraki2014e.pdf
  - 例題データ: (logistic 回帰) data4a.csv, (offset 項) d2.RData
- 参照: GLM 参照
(f) 16:20-17:50 (先端科学トピックス) 階層ベイズモデル -- 個体差・場所差のモデリング
- 講義資料: kuboIbaraki2014f.pdf
- 参照: GLMM 参照, ベイズ統計 & MCMC

場所: 情報基盤センター第 ? 演習室 (R の演習)

(r1) 8:50-10:20 R 入門，R で作図
- 講義資料: kuboIbaraki2014r1.pdf
  - データ: data.csv
- 参照: R のとりかかり
(r2) 10:30-12:00 R で GLM など
- 講義資料は第 1 日目 (b)-(f) と同じです