更新: 2017-11-14 08:21:58
生態学のデータ解析 - 霊長研授業 2017
- 2017 年 11 月 14-15 日の 出張統計学授業
- 京都大学・霊長類研究所 (URL)
- この web page の URL: https://goo.gl/z9yCJY
- 教科書: 本/データ解析のための統計モデリング入門
- 授業の概要・目的：データ解析のための統計モデリング入門
到達目標
- データ解析における統計モデルの設計と推定の概念を整理する
- 生物の個体差・地域差のデータ解析に必要となる階層ベイズモデルを理解する
- 時間変化するデータを解析する階層ベイズモデルを使えるようにする
- 成績評価の課題 (assignments)
- 課題 (日本語版), assignments (in English)
- 送信先 (send to) kubo@ees.hokudai.ac.jp
- 締切日: 2017-11-30
第 1 日目 (11/14 火曜日)
(以下は，おおざっぱな時間割です)
午前 (9:00-12:00)
- a. 統計モデリング入門，全体をながめる
- slides kubostat2017a.pdf , handout HOkubostat2017a.pdf
- b. 確率分布と最尤推定
- slides kubostat2017b.pdf , handout HOkubostat2017b.pdf
- データ data.RData
- c. 一般化線形モデル：ポアソン回帰
- slides kubostat2017c.pdf , handout HOkubostat2017c.pdf
- 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:
午後 (13:00-17:00)
- d モデル選択と尤度比検定
- slides kubostat2017d.pdf , handout HOkubostat2017d.pdf
- データ data.RData (
m.dataの一列目), pb.R
- e 一般化線形モデル：ロジスティック回帰など
- slides kubostat2017e.pdf , handout HOkubostat2017e.pdf
- データ data4a.csv (ロジスティック回帰)
- データ data4b.csv (offset 項)
- f 一般化線形混合モデル：個体差のモデル
- slides kubostat2017f.pdf , handout HOkubostat2017f.pdf
- データ data.csv
- g マルコフ連鎖モンテカルロ法
- slides kubostat2017g.pdf , handout HOkubostat2017g.pdf
- データ
data <- c(4,3,4,5,5,2,3,1,4,0,1,5,5,6,5,4,4,5,3,4)- JAGS 版 ch08.zip
第 2 日目 (11/15 水曜日)
午前 (9:00-12:00)
- h 階層ベイズモデルの応用：場所差・個体差・対応
- slides kubostat2017h.pdf , handout HOkubostat2017h.pdf
- データ data.RData
- JAGS 版 ch09.zip (GLM ポアソン回帰)
- JAGS 版 ch10a.zip (個体差 + 二項分布)
- JAGS 版 ch10nested.zip (個体差 + 植木鉢差)
- i 階層ベイズモデルの応用：あぶない時系列解析
- slides kubostat2017i.pdf , handout HOkubostat2017i.pdf
午後 (13:00-15:00)
- j 階層ベイズモデルの応用：分割表の統計モデル
- slides kubostat2017j.pdf , handout HOkubostat2017j.pdf
- データ kubo2012.RData
- 16:00 ごろまで，統計モデリング相談 (もうしこみ)
- 統計モデリング相談の人数が多い場合は i, j などを省略
成績評価
- 講義終了後に提出する課題で成績評価をする