到達目標
1.統計解析手法について理解し,Rを用いた計算を行うことができる.
2.自ら設定した課題について,適切な統計手法を用いた分析を行い,結果について考察できる.
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
到達目標 項目1 | 統計解析手法について理解し,Rを用いて講義で学習した内容以上の複雑な処理を行うことができる. | 統計解析手法について理解し,Rを用いた計算を行うことができる. | 統計解析手法について理解しておらず,Rを用いた計算を行うことができない. |
到達目標 項目2 | 講義で学習した内容以上の複雑な問題に対して統計解析を用いた計算ができる | 自ら設定した課題について,適切な統計手法を用いた分析を行い,結果について考察できる. | 自ら課題を設定できず,適切な統計手法を選ぶことができず,結果について考察できない. |
学科の到達目標項目との関係
専攻科課程 B-2 最も得意とする専門分野の知識と能力を身につける
JABEE B-2 専門分野の知識と能力
教育方法等
概要:
本講義は,本科での学習で十分に学ぶことができなかった統計的手法を,実際にRを用いた演習を通してプログラムを実行し,結果を分析することによって学ぶ.
授業の進め方・方法:
【授業の進め方】
講義は各テーマについての解説を行い演習を通して実際の解析方法を学ぶものである.授業はPPTを用いて行い,各自のノートPCで演習しながら進める.
【事前事後学習】
本講義は学修単位科目である.そのため,受講者は90分の授業に対して,180分以上の自学自習を行う必要がある.
講義資料はWebClassで公開している.あらかじめ目を通して予習を行い,復習にも役立てること.講義では毎回課題を提示する.課題を通して講義を復習すること.適宜,以下に示した参考図書で学習すること.
【評価方法】
課題50%,最終レポート50%で評価する.
【参考図書】
・舟尾暢男『The R Tips 第3版: データ解析環境Rの基本技・グラフィックス活用集』 オーム社,2016
・Michael J.Crawley (著)・野間口 謙太郎 (翻訳)・菊池 泰樹 (翻訳)『統計学:Rを用いた入門書 改訂第2版』共立出版,2016
・久保拓弥『データ解析のための統計モデリング入門』岩波書店,2012年
・三木 健『Rではじめよう! 生態学・環境科学のためのデータ分析超入門』共立出版,2024
・Song S. Qian (著)・大森 浩二 (翻訳)・井上 幹生 (翻訳)・畑 啓生 (翻訳)『環境科学と生態学のためのR統計』共立出版,2011
・青木 繁伸『Rによる統計解析』オーム社,2009
・片谷 教孝・松藤 敏彦 (著)『環境統計学入門: 環境デ-タの見方・まとめ方』オーム社,2003
注意点:
※※※本講義では,各自でPCを用意することが必要です.※※※
本講義では,授業中に各自のPCでの演習を行います.ノートPCは各自で用意してください.本講義は選択科目です.自分の将来や興味を考えて登録してください.R言語を用いて演習します.教員はR-studioを用いて解説するので,各自のノートPCに予めインストールしておくこと.また,本講義は演習が50%程度含まれます。出席し,講義内で行われる演習に参加することが大切です。
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
後期 |
3rdQ |
1週 |
ガイダンス |
なぜ統計および統計モデルが必要なのか説明できる
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2週 |
Rの基礎 |
R-Studioを各自のPCに導入し、簡単な計算ができる
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3週 |
1標本データ |
1標本データの基本的な統計解析(ウィルコクソンの符号付順位検定,ブートストラップ法)について説明でき,Rを用いた計算ができる.
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4週 |
2標本データ |
2標本データの基本的な統計解析(スチューデントのt検定,ウィルコクソンの順位和検定,二項検定,二項比率検定,χ2検定,フィッシャーの正確確率検定)について説明でき,Rを用いた計算ができる.
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5週 |
回帰 |
基本的な回帰(線形回帰,多項式回帰,非線形回帰,一般化加法モデル)について説明でき,Rを用いた計算ができる.
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6週 |
分散分析と共分散分析 |
分散分析(1元配置分散分析,多重比較,2元配置分散分析)および共分散分析について説明でき,Rを用いた計算ができる.
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7週 |
主成分分析と因子分析 |
主成分分析と因子分析について説明でき,Rを用いた計算ができる.
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8週 |
判別分析とクラスター分析 |
判別分析とクラスター分析について説明でき,Rを用いた計算ができる.
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4thQ |
9週 |
課題作成 |
自ら設定した課題について,適切な統計手法を用いた分析を行い,結果について考察できる.
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10週 |
重回帰分析
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重回帰分析(変数選択,交互作用)について説明でき,Rを用いた計算ができる.
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11週 |
一般化線形モデル~ポアソン回帰~ |
ポアソン回帰について説明でき,Rを用いた計算ができる.
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12週 |
一般化線形モデルの応用範囲の拡大~ロジスティック回帰・ガンマ回帰~ |
ロジスティック回帰とガンマ回帰について説明でき,Rを用いた計算ができる.
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13週 |
一般化線形混合モデル |
一般化線形混合モデルについて説明でき,簡単な計算ができる.
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14週 |
課題作成・提出 |
自ら設定した課題について,適切な統計手法を用いた分析を行い,結果について考察できる.
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15週 |
課題返却・講評 |
自ら設定した課題について,適切な統計手法を用いた分析を行い,結果について考察できる.
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16週 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 課題 | レポート | 合計 |
総合評価割合 | 50 | 50 | 100 |
到達目標 項目1 | 50 | 0 | 50 |
到達目標 項目2 | 0 | 50 | 50 |