更新: 2015-05-26 06:05:14

生態学のデータ解析 - 新潟大学集中講義2015

2015 年 5 月 26-27 日の新潟大学の集中講義 (出張統計学授業)
- このペイジの短縮 URL http://goo.gl/m8HSBM
- 新潟大学院自然科学研究科
- (科目名) 集中講義「環境科学演習II」
参考文献: 統計モデリング入門

(もくじ)

講義資料ファイル全部をまとめたもの: kubo2015ngtALL.zip (file size: 25MB)
- 講義開始まで小改訂がつづきそうです…すみません (久保)

5 月 26 日 (火) の予定

場所: 情報基盤センター

[1] 08:30-10:00 全体の流れ: 統計モデルと確率分布
- 講義資料 kubo2015ngt1.pdf , HOkubo2015ngt1.pdf (ハンドアウト版)
- 例題のファイル
  - 例題: data.RData
[2] 10:15-11:45 一般化線形モデル (GLM)
- 講義資料: kubo2015ngt2.pdf , HOkubo2015ngt2.pdf (ハンドアウト版)
- 例題のファイル
  - 例題: data3a.csv
- 参照: FAQ 一般化線形モデル
[3] 13:10-14:40 PC 実習 - R 入門，R で作図
- 場所: 情報基盤センター第 ? 演習室 (R の演習)
- 講義資料: kubo2015ngt3.pdf
  - データ: data.csv
- 参照: R のとりかかり
[4] 14:55-16:25 モデル選択と統計学的検定
- 講義資料: kubo2015ngt4.pdf , HOkubo2015ngt4.pdf (ハンドアウト版)
- 例題のデータは (c) の例題
- 参照: FAQ モデル選択
[5] 16:40-18:10 何でも割算するな! -- GLM で解決できる
- 講義資料: kubo2015ngt5.pdf , HOkubo2015ngt5.pdf (ハンドアウト版)
  - 例題のデータ: (logistic 回帰) data4a.csv, (offset 項) d2.RData
- 参照: GLM 参照

[6] 8:30-10:00 GLMM と階層ベイズモデル -- 個体差・場所差のモデリング
- 講義資料: kubo2015ngt6.pdf , HOkubo2015ngt6.pdf (ハンドアウト版)
- 例題のデータ (MCMC) data.RData, data <- c(4,3,4,5,5,2,3,1,4,0,1,5,5,6,5,4,4,5,3,4)
- 例題のデータとファイル (階層ベイズモデル):
  - R で install.pacakges(c("rjags", "R2WinBUGS")) が必要
  - data7a.csv (データ)
  - runjags.R
  - JAGS の mcmc.list を bugs データに変換する関数: mcmc.list2bugs.R
- 参照: GLMM 参照, ベイズ統計 & MCMC
[7] 10:15-11:45 ネスト構造・空間構造・時系列構造の統計モデリング
- 講義資料:
  - (前半) kubo2015ngt7a.pdf , HOkubo2015ngt7a.pdf (ハンドアウト版)
  - (後半) kubo2015ngt7b.pdf , HOkubo2015ngt7b.pdf (ハンドアウト版)
ここで全員参加の講義は終了
- 15 時ごろまでデータ解析相談: 個別に (相談したい人だけ)