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応用数学２ （本科目は「生物統計学２」として開講する）

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科目名
平成27年度以前入学者		 応用数学２ （本科目は「生物統計学２」として開講する）
教員名 井上みずき
単位数    2 学年    2 開講区分 文理学部
科目群 生命科学科
学期 後期 履修区分 必修
授業概要 生命科学のための発展統計学、特にデータとデータの関係性について学ぶ
授業のねらい・到達目標 生物学の分野では、どんなに実験条件や調査条件を揃えてもばらつきが生じる。このばらつきをもつデータから有用な情報を客観的に抽出する助けとなるのが生物統計学である。本講義では生物統計学１の発展として生物学に必要な発展的な統計事項を学ぶ。とくにデータとデータの関係性に着目する。

この科目は文理学部（学士（理学））のディプロマポリシーDP6及びカリキュラムポリシーCP9に対応しています。
授業の方法 授業計画に記載したテーマに沿って講義とアクティブラーニングの形式で行います。授業の構成は前半20分程度が講義で後半がアクティブラーニングとなります。残り20分程度において講義内容の理解度を確認するための課題をします。

本授業の事前・事後学習は，各２時間の学習を目安とします。
履修条件 エクセルとオープンソースである統計ソフトRを使うので、教室内のＰＣの使用を前提としています。二人一組で課題をクリアしていくタイプの講義であるため、なんらかの理由で他の人と協働したくない人は第1回目の終了時点で申し出ること。
授業計画
1 「データ」と「データ」の関係　【事前学習】Rの操作に慣れておくこと。【事後学習】前期の統計学１との違いを復習しておくこと
2 散布図と相関　【事前学習】Rの操作に慣れておくこと。【事後学習】作図を復習しておくこと
3 相関係数【事前学習】相関を理解しておくこと。【事後学習】相関係数が計算できるようにすること
4 無相関検定　【事前学習】2回目、3回目の内容を理解しておくこと。【事後学習】無相関検定の帰無仮説を復習しておくこと
5 単回帰　【事前学習】直線の傾きと切片について理解しておくこと。【事後学習】単回帰直線の図示を復習しておくこと
6 偏相関　【事前学習】相関について理解しておくこと。【事後学習】相関と偏相関の違いを復習しておくこと
7 重回帰　【事前学習】単回帰について理解しておくこと。【事後学習】単回帰と重回帰の違いを復習しておくこと
8 主成分分析を行う　【事前学習】重回帰について理解しておくこと。【事後学習】手法を復習しておくこと
9 主成分分析を理解する　【事前学習】主成分分析の手法を理解しておくこと。【事後学習】主成分分析の概念を理解すること
10 計数データを取り扱う　【事前学習】単回帰について理解しておくこと。【事後学習】計数データの特徴を理解すること。
11 比率データを取り扱う　【事前学習】単回帰について理解しておくこと。【事後学習】計数データと比率データの違いを理解すること。
12 複数の説明変数を考慮する　　【事前学習】重回帰について理解しておくこと。【事後学習】説明変数について理解する
13 適切な分布型を知る　　【事前学習】一般化線形モデルについて理解しておくこと。【事後学習】ポアソン分布と二項分布の違い理解する
14 実践的データ解析　　【事前学習】1-13回目の内容を理解しておくこと。【事後学習】課題を復習しておくこと。
15 実践的データ解析応用　【事前学習】1-13回目と14回目の内容を理解しておくこと。【事後学習】課題を復習しておくこと。
その他
教科書 特に使用しない。
参考書 向後千春・富永敦子 『統計学がわかる　アイスクリームで味わう、“関係”の統計学』 技術評論社 2009年
久保拓弥 『データ解析のための統計モデリング入門』 岩波出版 2012年
講義の内容をより深く理解するための参考書であり，必ずしも必要なものではない。初回の講義で紹介する。
成績評価の方法及び基準 授業内テスト(52%)、授業参画度(48%)
成績評価の詳しい方法については，初回の講義で説明する。授業参画度は、毎回の提出課題で評価する。
オフィスアワー 授業終了後

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