Biometrics

Numbering Code U-AGR01 2A117 LJ10 Year/Term 2021 ・ Second semester
Number of Credits 3 Course Type Lecture
Target Year 2nd year students Target Student
Language Japanese Day/Period Mon.3・Wed.2
Instructor name TERAISHI MASAYOSHI (Institute for Liberal Arts and Sciences Associate Professor)
TAKITA TEISUKE (Graduate School of Agriculture Assistant Professor)
TANAKA YUU (Graduate School of Agriculture Assistant Professor)
Outline and Purpose of the Course 生物の形態、生理、行動、遺伝など、生物諸現象を理解するためには、観察されたデータから必要な情報を抽出する統計的手法が必要となる。講義では生物現象を定量的に解析するために必要な基礎的統計手法の習熟を目指す。
Course Goals 観察データ収集、データからの統計数字の算出などの基本的なデータの取り扱いができ、統計数字に基づいた推定、検定、検証の基本となる仮説検定を正しく理解し、適切に設計できる能力を身につける。
Schedule and Contents 講義は寺石が担当、演習は田中と滝田が月曜コースと水曜コースをそれぞれ担当する。
第1回 統計的数字について。生物学で用いられる統計数字について解説する。
第2回 母集団と標本の関係、データ分布、統計数字の分布を中心に解説する。
第3回 母集団の分散の推定ならびに標本から求めた分散の大きさに関する検定法を解説する。
第4回 母集団の平均値の推定、標本から求めた平均値の大きさに関する検定法を解説する。
第5回 連続分布データと離散分布データの取り扱い方の違いを説明し、代表的な離散分布データにおける推定・検定を解説する。
第6回 データは含まれる情報レベルによって、区分データ、順序データ、比率・間隔データに区分できる。区分データや順序データに適用する統計的手法を説明する。
第7回 2変量を例に挙げて、回帰の概念を説明する。
第8回 2変量を例に挙げて、相関の概念を説明する。
第9回 多変量解析について簡単な例を挙げて説明する。
第10回 分散分析法の原理を概説し、複数処理区の平均値間の差異を分散分析法で検定する手法を説明する。
第11回 FISCHERの3原則を説明し、完全無作為化法の実験設計を解説する
第12回 乱塊法の実験設計を説明し、定誤差を克服する手法を解説する。
第13回 要因を組み合わせた実験設計を説明し、要因間の交互作用を解説する。
第14回 Rの活用と論文等での統計の使い方について解説する。
第15回 フィードバック 期末試験の返却と解説を行う。
Evaluation Methods and Policy 評価基準及び方針については、当該年度農学部学生便覧記載の[評価基準及び方針]による。講義、課題提出、演習受講および試験(中間試験ならびに期末試験)の合計素点(100点満点)に基づいて評価する。
Course Requirements None
Study outside of Class (preparation and review) テキストは事前に配布します。予習・復習に活用してください。この講義では講義と演習を通じて、自分のデータを自分で解析するために最低限必要な事柄を習得することを目的にしています。実際に自分でデータ入力して計算し検定・検証する作業が、統計を使う姿勢を育てます。
Textbooks Textbooks/References 講義プリントを配布する。演習では練習問題に取り組むので、スタンダード関数電卓の中から自分にあったものを用意すること(プログラム機能は不要)。また、中間試験ならびに期末試験ではパソコン、スマホなど通信機能を備えた計算機の使用は認めない。
References, etc. 生物統計学, 向井文雄, (化学同人), ISBN:978-4-7598-1109-4, 講義で説明する内容がほぼ掲載されています
BIOMETORY, SOKAL & ROHLF, (FREEMAN), ISBN:978-0-7167-8604-7, 英文ですが、丁寧に解説されています。
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