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【講座の趣旨】
AI、機械学習、データサイエンスなど、統計学に関連した話題を聞かない日はなく、統計学・情報学への関心は高まる一方である。AIや機械学習では様々な形式・性質のデータから自動で学習してくれる側面があるが、これらが発展・浸透した今日においても、やはり、統計学の基本的なリテラシーは変わらず重要である。本講座では、非専門家に向けて、生物統計学の基礎を紹介する。
◆習得できる知識
・量的データと質的データの注意点が分かる
・平均値（中心）の比較ができる（t検定や分散分析ANOVAなど）
・2つの質的データの関係が評価できる（カイ二乗検定など）
・回帰分析の概要を理解する
・重回帰分析や変数選択を理解する
【講座内容】
１．母集団と標本
- 母集団と標本
- 標本の大きさと偏り
２．量的データと質的データ
- データの種類
- 質的データとその注意点
- 量的データとその注意点、分布、外れ値
３．平均値（中心）の比較
- t検定
- 検定の多重性と分散分析（ANOVA）
- ノンパラメトリック検定＊
４．質的データの関連性の検定＊
- カイ二乗検定やマンテル-ヘンツェル検定＊
- 交絡＊
５．回帰分析
- 回帰直線と回帰曲線
- 決定係数R2値と補正R2値、赤池情報量基準（AIC）：「過学習」の回避
- 重回帰分析と変数選択＊
- 多変量解析、AI・機械学習へ＊
＊時間の都合で、簡単な紹介のみになる可能性がある
【質疑応答】
略歴
2005年08月 日本学術振興会 研究員（DC1, 統計科学）
2008年03月 九州大学大学院数理学府博士後期課程修了 （博士（数理学））
2008年04月 京都大学化学研究所 研究員
2010年10月 東京大学医科学研究所 研究員
2011年10月 帯広畜産大学畜産衛生学研究部門/人間科学研究部門 講師
2015年04月 帯広畜産大学グローバルアグロメディシン研究センター 講師
2021年10月 帯広畜産大学グローバルアグロメディシン研究センター 准教授
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