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更新: 2017-01-25 14:52:17

生態学のデータ解析 - PriLecture2017

第 1 日目 (x/x x曜日)

[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]

  1. 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
  2. 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
  3. さらに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

[授業計画と内容]

  1. 統計モデリング入門:確率分布と最尤推定
  2. 一般化線形モデル:ポアソン回帰
  3. 一般化線形モデル:モデル選択と尤度比検定
  4. 一般化線形モデル:ロジスティック回帰など
  5. マルコフ連鎖モンテカルロ法の準備
  6. ポアソン回帰のベイズモデル化
  7. 一般化線形モデルの階層ベイズモデル化
  8. 階層ベイズモデルの応用
  9. 時間変化データの統計モデル:あぶない回帰 1

10. 時間変化データの統計モデル:あぶない回帰 2

[履修条件] 特になし

[成績評価] 講義終了後に提出する課題で成績評価をする

[教科書] 「データ解析のための統計モデリング入門」 久保拓弥 (2012) 岩波書店

[参考書] とくになし

[授業外学習] とくになし