自然科学の調査において、観察や実験で得られるデータは理解したい現象のほんの一部分でしかないことが多い｡例えば、生物の体サイズのような基礎データについても、真の正解はその生物を全個体(母集団)測定しなければ得られない。だが、実際に全個体を測定するのは不可能な場合が多く、一部の個体(標本)の測定値から典型的な体サイズを推定しなくてはならない。統計学の役割の１つはこのような推定の妥当性を定量的に評価することである。
また、自然科学の調査では、複数の生物群の比較や、複数の処理の効果を比較することも多い。だが、生物を対象にした調査では、雑多な環境要因によって生じるばらつきが大きく、複数の生物群や処理群に差が観察されても、たまたま生じたばらつきに起因する可能性も否めない。そのため、観察された差が偶然の産物か否か定量的に評価(検定)するのが、統計学のもう１つの役割である。
このように統計学は、近代的な自然科学調査では欠かせない予備知識である。本演習は、数理統計入門の受講を前提に、主要な統計手法の活用方法を学習する。

データの特性、検証課題に適した統計手法を選択し、適切に解析できる。

統計解析, 推定, 検定, ベイズ推定, モデル選択

自然科学の研究で得たデータを、正しく解析するための専門的知識を修得するための演習科目

PowerPointで作成した資料を用いて、基礎概念を講義した後、課題を設けR言語で処理した演習結果の提出を求める。

第1週　習熟度試験とRの操作
第2週　データの視覚化
第3週　区間推定
第4週　検定の基本概念
第5週　一試料の検定
第6週　Fisherの正確確率検定，多試料のカイ自乗検定
第7週　Mann-Whitney検定, 二試料のt検定
第8週　分散分析
第9週　符号検定, Wilcoxonの符号順位和検定, 対応のあるt検定
第10週　線形モデル
第11週　様々な確率分布と一般化線形モデル
第12週　ランダム要因と一般化線形混合モデル
第13週　ベイズ法
第14週　モデル選択
第15週　シミュレーション

統計に関しても、Rの使用法に関しても、参考書を事前に読んでおくと、演習は理解しやすい。Rに関してはネット上でも解説する記事が多いので、疑問点の解消に役立つ。

統計やRの使用法に関する疑問点は、質問できるように整理しておくこと。基本的な概念について、分からないことは次の演習までに、できる限り解消しておくこと。

データの特性、検証課題に適した統計手法を選択できる能力を、演習と試験で確認する。

毎回課す提出課題の到達度(40%)と、第15回に実施する筆記試験(60%)を総合して評価する。

参考書
・粕谷英一『生物学を学ぶ人のための統計のはなし』文一総合出版.
・石居進『生物統計学入門』培風館.
・石村貞夫『分散分析のはなし』東京図書.
・Grafen A, Hails R『一般線形モデルによる生物科学のための現代統計学 : あなたの実験をどのように解析するか』共立出版.
・Crawley MJ『統計学：Rを用いた入門書』共立出版.

数学が得意でない学生にも理解できる演習を行う。ただし、毎回出席しないと、演習内容の理解は困難だと思われる。

授業時間外にも、月曜日～金曜日の12：10～12：50に、理学部1号館4階421~423において、学生の質問に答えます。不在の場合は、ドアに貼ってあるホワイトボードを用いて連絡して下さい。