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租界〈Ｒ〉の門前にて —— 統計言語「Ｒ」との極私的格闘記録

●統計学への道 —— 出家修行と在家修練

　前口上 —— 統計学概論　歩み始める前の心構えとして
　統計学へのお誘い本リスト　統計のアートの世界へようこそ

◇統計高座中継（YouTube）

以下に公開する統計高座の YouTube 動画ファイルは，2011年2月8日（火）〜10日（木）の三日間にわたって，九州大学大学院比較社会文化研究科（伊都キャンパス）で私が行なった集中講義〈データ解析概論〉の全録画です（→九大・比社文サイト）．集中講義のシラバスにしたがって動画ファイルは下記の通り分割され YouTube 上に公開されています．［謝辞］集中講義当日の撮影と動画編集をしていただいた楠見淳子（九大・比文）さんに深く感謝いたします．（23 April 2011）

  • 2月8日（火） ——
    1. 統計学概論−統計学的な「ものの見方」 → 1｜2｜3
    2. Ｒ／Ｒcmdrのインストールとパッケージ動作確認
      1. インストール　Win編 → 1
      2. インストール　Mac編 → 1
    3. データ解析は視覚化に始まり視覚化に終わる → 1｜2｜3
    4. 確率変数・確率分布とパラメトリック統計理論 → 1｜2｜3
  • 2月9日（水） ——
    1. はじめに「ばらつき」ありき−偏差・平方和・分散 → 1｜2
    2. 実験計画法と分散分析；多重比較；線形モデル
      1. Rでのデータ読み込み → 1
      2. 完全無作為化法 → 1｜2｜3
      3. 多重比較 → 1｜2
      4. 乱塊法 → 1｜2｜3｜4
      5. 乱塊法応用編 → 1｜2｜3
  • 2月10日（木） ——
    1. モデル選択論；一般化線形モデルへの拡張
      1. モデル選択論 → 1｜2｜3｜4｜5｜6
      2. 線形モデルを鍛える → 1｜2
      3. 一般線形モデル → 1｜2｜3
    2. 共分散と相関係数；多変量パラメトリック分布 → 1｜2｜3
    3. リサンプリング計算統計学と多変量解析 → 1｜2｜3
    4. ベイズ統計学とベイジアンMCMC／質疑応答 → 1｜2｜3

◇大統計大曼荼羅

JPEG(小)（676KB）
JPEG(大)（1.4MB）
html（リンク→竹中明夫サイト）

◇〈R〉への参道

  1. CRANに詣でる
  2. Ｒ最新版のインストール方法 → Cf: RjpWiki「Rのインストール」
  3. Ｒを知る［参考になるサイトや資料］→ Cf: RjpWiki「リンク集」
  4. Ｒを学ぶ［教科書・参考書リスト］→ Cf: RjpWiki「参考書リスト」
  5. Ｒでデータを読む
  6. Mac OSX 版Ｒコマンダーの日本語表示を改良する闘争の顛末
確率分布とグラフィクス
１）正規分布１（確率分布のかたち）
２）正規分布２（グラフィクス）
３）カイ二乗分布
４）ｔ分布
５）Ｆ分布
６）二次元正規分布
分散分析の理論と事例集
１）実験計画と分散分析――総論
２）【Box1】１要因完全無作為化法→データファイル：Box1_R.tab，Box1_R.data
３）【Box2】１要因乱塊法→データファイル：Box2_R.tab，Box2_R.data
４）【Box3】２要因乱塊法→データファイル：Box3_R.tab，Box3_R.data
５）【Box4】２要因分割区法（Split-plot）→データファイル：Box4_R.tab，Box4_R.data
６）【Box5】２要因細分区法（Strip-plot）→データファイル：Box5_R.tab，Box5_R.data
７）ネスト分散分析
クラスター分析と樹形図ユーティリティ
１）クラスター分析の光と闇
２）距離指数の原理
３）クラスタリング・アルゴリズム
４）〈hclust〉→データ
５）〈agnes〉→データ
６）〈PAUP*〉による系統解析→データ，最節約分岐図，厳密合意樹
計算機統計学――ブーツストラップ，ジャックナイフ，平滑化
　　→久保拓弥さんによる「Ｒを用いたブーツストラップ法の講義資料」
多変量解析概論
R の形態測定学パッケージ〈shapes〉：「いろは」の「い」

●講義用のブログやサイト
  • 形態測定学（応用編）の講義用ページ（2007年10月〜2010年3月，通年：東京農業大学）
  • 形態測定学（基礎編）の講義用ページ（2006年2月〜2007年10月，通年：東京農業大学）
  • 生物統計学の講義用ページ（2005年4月〜2006年2月，通年：東京農業大学）

●ハンドアウト類（pdf）
・2012年度・東京農業大学応用生物科学部生物応用化学科「実験データー解析概論」ハンドアウト　*new*
１）2012年4月13日［休講］※慶応義塾大学への出講のため
２）2012年4月20日配布：ガイダンス｜統計曼荼羅
  • 講義全体のガイダンスとシラバスの説明，成績評価について
  • 統計曼荼羅
３）2012年4月27日配布：統計学概論｜統計学ブックガイド
  • 統計学概論（統計的なものの考え方・素朴統計学・データ可視化）
  • 統計学ブックガイド（どんな統計本を手にしてはいけないか）
４）2012年5月11日配布：確率変数と確率分布
  • 観察データと統計モデルとの関係
  • パラメトリック統計学への道のり（位置パラメーターと分散パラメーター）→ parametarization.R（スクリプト）
  • 偏差・平方和・分散の導出と自由度の概念
５）2012年5月18日配布：分散の推定と正規分布族｜参考：確率分布曼荼羅
  • 記述統計学と推測統計学のちがい
  • 分散パラメーターと分散推定値（不偏性のシミュレーション）→ unbiased.R（スクリプト）
  • 正規分布を中心とする確率分布について
  • 正規分布の諸性質（線形変換での正規性保存・関連確率分布の導出・中心極限定理）→ 中心極限定理デモ：clt.R（スクリプト）
６）2012年5月25日配布：実験計画法（1）
  • 実験計画法の“家訓”（反復実施・無作為化・局所管理）
  • 実験処理区のレイアウトと線形統計モデルの構築
  • 完全無作為化法のもとでのデータ解析の手順
  • 偏差・平方和・平均平方（分散）・ \( F \) 値
７）2012年6月1日：
  • 偏差の分割と線形統計モデルの直感的理解→ 偏差分割デモ：deviation.R（スクリプト）
  • 実験計画法での仮説検定の考え方について
  • 乱塊法のもとでの線形統計モデルとデータ処理の手順
８）2012年6月8日配布：実験計画法（2）
  • 複数の要因を含む実験計画と要因間の交互作用について
  • 二要因乱塊法とその応用
  • 分散分析から多重比較へ
９）2012年6月15日配布：線形モデルと一般化線形モデル
  • 実験計画法と線形統計モデル
  • モデル選択論：尤度とAIC
１０）2012年6月22日配布：変量間の共変動と相関
  • 一般化線形統計モデル
  • 二つの変量間の共分散と相関係数 → 二変量正規分布描画デモ：3dplot.R（スクリプト）
１１）2012年6月29日配布：多変量解析概論
  • 多変量解析の野望と挫折
１２）2012年7月6日配布：リサンプリング統計手法
  • 計算機統計学とリサンプリング手法
  • ブーツストラップ，ジャックナイフ，モンテ・カルロ → リサンプリング法デモ：resampling.R（スクリプト）
１３）2012年7月13日配布：ベイズ統計モデリング
  • ベイズ統計学の考え方
１４）2012年7月20日配布：生物系統学への応用｜文献リスト
  • 生物の分類と系統
  • 系統樹を推定するためのロジック
  • さまざまな系統推定法
  • 分子進化と分子系統
１５）2012年7月27日：総括
  • 統計的データ解析の「心」とは？
補講）2012年7月##日：※日程・教室未定※

※講義時間は毎週金曜第2限（10:40〜12:10），世田谷キャンパス（教室は講義棟431号室）

※講義中にデモンストレーションで用いたＲスクリプトを公開します．リンク先のスクリプト・ファイル（***.R）をダウンロードしてください．なお，Ｒのインストールなどについての情報はこのページの前半に示しました．

※本講義に関する質問回答と情報提供にはツイッターのハッシュタグ #NodaiStat を用います．受講生はツイッターのアカウント取得の上，三中信宏（ @leeswijzer ）をフォローしてください．
　→さらに古いハンドアウト類は〈三中信宏・統計学講義のハンドアウト倉庫〉に格納しました．
Last Modified: 12 April 2012 by MINAKA Nobuhiro