廣田忠雄🦋山形大学🐼理学部🦚生物🐾

講義や演習、ゼミに関する情報や連絡を、主に載せてます。
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カテゴリ:講義 > 生物統計

統計学の基礎を概説し、課題を「R」で実践する演習です。
「R」は実習室のPCにはインストール済ですが、自宅学習する場合、手持ちのPCにインストールする必要があります。インストール方法は、たくさんのサイトで解説されています。例えば、 こちらの動画 等を参考にして下さい。
 註  本演習では、RStudioRコマンダを推奨も解説もしません。

 第1週   Rを使おう ~ 四則演算, 論理式, ベクトル[PDF]

 第2週   Rに慣れよう ~ 文字列, 繰り返し, 条件分岐[PDF]

 第3週 区間推定 (中央値)

 第4週 区間推定 (平均値)

 第5週 検定 (1試料) 二項検定   χ2検定 

 第6週 検定 (2試料, 多試料) + おまけ(Barnard, Boschloo検定)
 Fisherの正確確率検定   χ2検定   Wilcoxonの順位和検定 
 第7週 検定 (2試料, 多試料)
 Brunner-Munzel検定   Kruskal-Wallis検定   Dunn検定   t検定 

Tips: macOSのRでパッケージのインストール

 第8週 分散分析(ANOVA) 一元配置   二元配置  課題8

 第9週 対応のある検定 課題9
 McNemar検定   符号検定   Wilcoxonの符号順位和検定   Friedman検定 
 第10週 回帰 課題10
『課題10-2』は、Excelの「並べ替え」機能を使うと容易。

 第11週 線形モデル, 最尤推定 課題11

 第12週 一般化線型モデル(GLM) (音声付き) 課題12
念の為、「御解答の例」のスライドを追加しました。
※我ながら「えー...」が多くて耳障りですが、考えながら喋るとそうなってしまうようです。取り直す時間的余裕がありませんので、ご容赦下さい。

 第13週 検出力と第2種の誤り 課題13
2024年1月17日は自宅等でWebClassの動画を見て下さい

 第14週 ベイズ法, モデル選択 課題14モンティ・ホール等解答

 第15週   Rで描こう ~ グラフ, 図形の描画 課題15
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日経サイエンス (2020) 3月号「統計的に有意」を問い直す
観察した現象の意義を、検定によってのみ判断する慣習が、問題視されています。
今に始まった話題ではありませんが、分かりやすくまとまってます。
対処療法として、有意水準を5%より低くすることや、情報量やベイズ統計を利用することも紹介されています。

こちらで、英語原文の全文を読めます。

Scientific American誌のpodcastで、Nature Commnucation誌の論文が紹介されていました。

近年、アクティブ・トラッカーをつけて、運動する人は少なくありません。

彼等の運動の成果は、ネットにアップされ、友人間で共有されています。

この共有が、離れた地域間の運動量を連動させているようです。

特に、運動不足の人は他人た運動しているログに触発されやすく、女性は同性のログに反応しやすいそうです。

Podcast:Healthy Behavior Can Spread Like Illness

引用元: Exercise contagion in a global social network

たまったポストキャッドを聞いていたら、統計学の講義のネタになりそうな話題がありました。

4月7日(木)放送のSession-22における、坂口孝則の「アイドルのウエストはなぜ58センチ?」という放送です。

アイドルの容姿やスタイルに興味がないわけではありませんが、数値的なspecには関心がないので知りませんでしたが、グラビアアイドルのウェストの自己申告は、なぜか58cm多いそうです。

そこで坂口さんは、ネットからアイドルの3サイズの数値を集めて頻度分布を見てみたところ、ヒップは正規分布と有意差がない分布を示したのに対し、ウェストは58cmの頻度が異常に高く、あからさまに正規分布から外れていたそうです。

無論、身体的特徴が全て正規分布に従うとは限りませんが、詐称するほどはアピールポイントでないヒップサイズが 正規分布していることを考えると、ウェイトサイズは詐称で溢れていると思います。

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