生態学では、個体群や群集の動態、生物の適応機構を明らかにする上で、野外調査や飼育実験等で取得した大量あるいは複雑なデータ解析や、特定のプロセスや条件が生物進化に及ぼす影響を評価するための数値シミュレーションが必要となることが少なくない。この授業では、実際に研究活動を行う上で必要となる分析やシミュレーションの基礎について概説し、実際にPCを用いた演習を行う。

1） 基礎的なデータ解析や数値シミュレーションの手法が理解できる。
2） PCを用いて、基礎的なデータ解析や数値シミュレーションを行うことができる。

実験計画法、進化、数値シミュレーション、データ解析

この授業は、生態学に関連した研究活動を行う上で必要な高度で体系的な知識や技能を習得するためのものである（理工学研究科理学系のカリキュラム・ポリシー２）。

液晶プロジェクターや配布プリントを用いて講義を行う。また、実際にPCを用いて、やや高度なデータ解析やシミュレーションに関する演習を行う。

以下の計画に沿って進めるが、受講者と相談の上で内容を変更することがある。
第１回　ガイダンス
第２回　データ解析手法１（データ解析の基礎）
第３回　データ解析手法２（実験計画法）
第４回　データ解析手法３（一般化線形モデル）
第５回　データ解析手法４（多変量解析）
第６回　データ解析演習１（データ探索）
第７回　データ解析演習２（２変量データの分析）
第８回　データ解析演習３（一般化線形モデル）（１～８回担当：富松）
第９回　遺伝的浮動と自然選択の進化シミュレーション
第１０回　シミュレーション演習１（遺伝的浮動）
第１１回　シミュレーション演習２（自然選択）
第１２回　性選択と種分化のシミュレーション
第１３回　シミュレーション演習３（性選択）
第１４回　シミュレーション演習４（種分化）
第１５回　まとめ（９～１５回担当：廣田）

授業や課題に対して主体的に取り組むようにしてください。

予め、各自のPCにR（やRStudio）をインストールしておく必要がある。Rの操作経験は問わないが、ある程度は使い方に慣れておくことが望ましい。

授業で取りあげるトピックを十分に理解し、自らPCを用いて課題を実行できることを基準とする。

課題レポート（100 %）によって評価を行う。

教科書は指定しない。
参考書：Crawley, M.J. 2015. Statistics: An Introduction using R. Wiley.（統計学：Rを用いた入門書. 共立出版）
参考書：久保拓弥 2012. データ解析のための統計モデリング入門. 岩波書店.

講義で連絡します。