| 科目名[英文名] | |||||
| 農学実験計画法および統計解析演習Ⅰ [Exercise for Methods of Agricultural Experimental design and Statistical Analysis I] | |||||
| 区分 | 選択必修 | 単位数 | 1 | ||
| 対象学科等 | 対象年次 | 1～ | 開講時期 | 1学期 | |
| 授業形態 | 1学期 | 時間割番号 | 05ce0001d | ||
| 責任教員 [ローマ字表記] | |||||
| 川森 愛, 渡辺 誠 [KAWAMORI Ai, WATANABE Makoto] | |||||
| 所属 | 農学府 | 研究室 | メールアドレス | ||
| 概要 |
| 農学と関連分野に関する実験や現地調査の研究論文を読む際に必要となる，統計処理の基礎的な知識を習得する．本科目ではとくに，農学，生命科学，生態学などの分野で用いられる解析に焦点を当てる．代表的な統計ソフトウェアであるRを用いて具体的数値による演習を行いながら，実験や現地調査における比較対象の取り方，必要なサンプル数の算出法などを学び，実験や観測の計画立案から必要最小限の統計解析までの一連の処理を独力で行う力を身につけることを目指す． |
| 到達基準 |
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農学と関連分野の研究を行う上で必要となる基礎科目として統計学の基礎を理解し，統計的解析手法をもちいたデータの処理，結果の解釈方法を理解する．以下の３点が到達基準となる． 1.統計学の基本を理解する 2.農学と関連分野に関する現象を統計学的に処理できる手法を習得する 3.解析結果で得られた内容の判断と妥当性の評価ができる 本科目のディプロマ・ポリシーの観点： 本学HP（三つのポリシー）のカリキュラムマップを参照してください。 https://www.tuat.ac.jp/campuslife_career/campuslife/policy/ |
| 授業内容 |
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第1回 オリエンテーション及び統計学の基礎知識 第2回 データの扱い方を学ぶーサイコロの出目はどれも等確率か？ー 第3回 色々な確率分布，無作為抽出の基礎 第4回 選挙事例から学ぶ無作為抽出の重要性，推定 第5回 統計哲学的視点から学ぶ検定及びp値の考え方 第6回 実習的に学ぶp値の性質，代表的な検定，実験計画法の考え方 第7回 回帰分析，GLM 第8回 尤度及び統計モデリングの考え方 毎回講義後，理解度を高めることを目的として小課題を課します（期限は次回講義まで）．小課題の提出は必須ですが内容は成績には反映されません．全講義終了後に課す最終レポートの内容が成績の大部分を占めます． |
| 履修条件・関連項目 |
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統計科目のうち，生態学に関連する統計，応用生命化学に関する統計，応用動物学に関する統計などのクラス分けがあるため，履修者は選択する際に注意すること． 本講義は、応用動物学に関する統計のクラスです。 学習内容は，本学の標準時間数に準じている． |
| テキスト・教科書 |
| 講義に使う資料は適宜用意し，事前配布する． |
| 参考書 |
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データ解析のための統計モデリング入門：一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC，久保拓弥，岩波書店（2012） その他，必要に応じて準備する． |
| 成績評価の方法 |
| 各講義後の課題の提出状況30%，レポート70% |
| 教員から一言 |
| 本講義では，自らが設定したモデルに基づいてサンプルデータを生成した上で，適切な統計手法を選択し，解析できるようになることを最終目標とする．ただし，学生の理解度に応じて進行および最終目標を調整することがある． |
| キーワード |
| 統計解析，データの扱い方，データ解釈，解析結果の解釈，統計モデリング，統計ソフトウェアR |
| オフィスアワー |
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要望に応じて講義の前後に設ける．e-mail |
| 備考１ |
| 【新型コロナウイルス感染の影響による授業スケジュール等の変更については、本科目のクラスルームでご確認ください。】 |
| 備考２ |
| 参照ホームページ |
| 開講言語 |
| 日本語 |
| 語学学習科目 |
| 更新日付 |
| 2022/02/11 15:42:17 |