更新: 2012-05-17 13:31:41
生態学のデータ解析 - 統計学授業 2008
- 教科書化のお知らせ: この「講義のーと」が 教科書 として出版されます!! (2012-05-18)
- 統計学の授業やります (2008 年度後期, 2008 年 10 月 27 日より)
- (注) 北大シラバスのめちゃくちゃな内容のせいでこのペイジに来た人は 統計学授業 のペイジで最新の授業情報を確認してください (このペイジの内容は 2008 年度版です)
- 「生態系機能学総論」の一部, 2008 年の 10/27 (月) から開始
- 誰でも参加できます (講義のーと PDF file をダウンロード・印刷出力したものを持参して参加してください)
- 事前のもうしこみなどは何も必要ありません (統計学授業だけに参加する場合)
- 全部ではなく部分的に参加してもらってもかまいません
- 月曜日・木曜日の 4 講目 (14:45-16:15)
- 補講 1 「一般化線形混合モデル」は 11/26 (水) 16:30 より，場所は A804 セミナー室です
- 補講 2 「階層ベイズモデル」は 12/03 (水) 16:30 より，場所は A804 セミナー室です
- 教室: 北大・地環研 A 棟 8F A803A 教室
- 内容的には 統計学授業 2007 とだいたい同じです
- ただし全 5 回に削られてしまった
- 削られた 2 回分，けっきょく「補講」することになりました
- 講釈: 久保拓弥
2008 年 10/27-11/13 の講義 (+ 補講 2 回)
- 講義のーと全部結合版: kubostat2008.pdf (2.2MB)
(第 1 回) 10/27 (月) 生態学データ解析の統計モデリングとは?
- 今回の講義のーとは事前にダウンロードしなくていいです
- 講義のーと (PDF 0.3MB)
- 計算生態学サイト内へのリンク: R のインストール, 生態学会大会2008
(第 2 回) 10/30 (木) さまざまな確率分布と最尤推定
- 講義のーと (とりあえず版; PDF 0.3MB)
- 例題の架空データ: data.RData
- RData 形式です; うまくダウンロードできないときは「リンク先を保存」してください
- R を起動して
load(data.RData)で読みこみます
- R の help: dpois(), dbinom(), dnorm()
- 計算生態学サイト内へのリンク: 最尤推定法とは, 生態学会自由集会 2003 年自由集会 の 投影資料 (PDF, 0.3 MB)
(第 3 回) 11/06 (木) 一般化線形モデル (GLM) 1 -- ポアソン回帰
- 講義のーと (PDF 0.3MB)
- 例題の架空データ: data3a.csv
- R の help: glm(), family()
- 計算生態学サイト内へのリンク: GLM 参照, FAQ 一般化線形モデル, FAQ モデル選択
- R の data.frame 操作など: R の data.frame, R のとりかかり
(第 4 回) 11/10 (月) 一般化線形モデル (GLM) 2 -- ロジスティック回帰
- 講義のーと (PDF 0.3MB)
- 例題の架空データ: data4a.csv, data4b.csv
- 計算生態学サイト内へのリンク: GLM 参照, FAQ 一般化線形モデル
(第 5 回) 11/13 (木) 検定とモデル選択
- 講義のーと (PDF 0.3MB)
- 例題の架空データ: data3a.csv; parametric bootstrap 関数: pb.R
- 計算生態学サイト内へのリンク: FAQ モデル選択
(補講 A) 11/26 (水) 一般化線形混合モデル (GLMM)
- 日時は 11/26 (水) 16:30 - 18:00 となりました
- 場所は A804 室 (エレヴェイターをでて右，A803A とは逆)
- GLMM に関する補講をします
- 全 7 回の予定でしたが，全 5 回に急に変更されたので GLMM などの説明ができませんでした
- 受講者の数名からの希望で，このあたりに関する「補講」をすることになりました
- 補講用 ML を作っています --- 参加したい人は久保までご連絡ください
- 講義のーと (PDF 0.3MB)
- 例題で使う関数: f.R
- R の help: library(glmmML)
- 計算生態学サイト内へのリンク: GLMM 参照, glmmML 紹介, GLMM 解説記事
(補講 B) 12/03 (水) 階層ベイズモデル
- 日時: 12/03 (水) 16:30 - 18:00
- 場所: A804 室
- 講義のーと (PDF 0.4MB)
- 例題の架空データ: data7a.csv
- 例題で使う関数定義ファイルなど:
- g.R: GLMM の予測関数など
- R2WBwrapper.R: R2WinBUGS のラッパー (wrapper)
- runbugs.R: WinBUGS よびだし R スクリプト
- model.bug.txt: 階層ベイズモデルの BUGS コード
- post.bugs.RData: 推定結果 (事後分布)
- print.post.txt:
print(post.bugs, digits.summary = 3)して表示される事後分布の table
- print.post.txt:
- 例題を WinBUGS で動かす方法
- R を起動
-
source(runbugs.R)で WinBUGS に MCMC 計算させる - WinBUGS 上で計算が終了したら WinBUGS を終了させる
- すると計算結果が WinBUGS から R に渡されて
post.bugsに格納される
- 計算生態学サイト内へのリンク: ベイズ統計 & MCMC, WinBUGS のインストール, coda 雑
- 参照: これまで・今後の 統計学授業