三中信宏・統計学講義のハンドアウト倉庫（2003年以降）

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三中信宏・統計学講義のハンドアウト倉庫

大学や研究機関などで実施した講義や研修のカリキュラムと講義資料の保管庫

Last Modified: 15 June 2023 by MINAKA Nobuhiro

・東京都立大学都市環境学部「観光統計解析I」13:00〜14:30（2023年4月〜6月）※zoom オンライン講義

　※本講義はオンラインで開講します

タイムテーブル

4月18日（火）13:00〜14:30

統計曼荼羅／統計学概論
R・Rcmdrの起動確認
データの視覚化（1）：インデックスプロット

4月25日（火）13:00〜14:30

データの視覚化（2）：ドットプロット，散布図（2D・3D），箱ひげ図
データとモデルの関係
パラメトリック統計学の世界観

5月9日（火）13:00〜14:30

分散概念の導出
RStudio の起動確認と演習

5月16日（火）13:00〜14:30

確率変数と確率分布　参考：確率分布曼荼羅（ウェブ版）
正規分布の諸性質
R パッケージ「TeachingDemos」を用いた演習

5月23日（火）13:00〜14:30

実験計画法（1）：完全無作為化法の基礎

5月30日（火）13:00〜14:30

実験計画法（2）：分散分析と多重比較

6月6日（火）13:00〜14:30

実験計画法（3）：乱塊法とその応用
課題レポート出題とその解説

上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．zoom会議室のURLは別途周知いたします．東京都立大学の学内LANあるいは各自Wi-Fi接続できるようにパソコンの設定を確認してください．
講義資料類（スライド，スクリプト，データファイルなど）はすべて新規開設する Slack 会議室から配布いたします．本講義に関する質問回答と情報提供にも Slack を利用する予定です．
【R事前インストールのお願い】今回の講義で使用するRならびにパッケージ R Commander，さらに RStudio については事前に最新バージョンのインストールをお願いいたします．インストールの手順と起動の確認については「R-InstallationGuide.zip（Windows版R）」を参照してください．
【Mac OSX あるいは Linux ユーザーへの注意】Mac OS X 版あるいは Linux 版の R / Rcmdr / RStudio を使用される場合は，上記と同じくR関連ソフトウェアを前もってインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．なお，Mac OS X については，事前に〈X11〉をアップルのサイトからインストールしておいてください（→ Apple サイト：「X11 および OS X について」）．X11 がないと R Commander が使用できなくなりますのでこれは必須です．
その他，Rをインストールする際の注意点はこちらを参照してください：三中信宏「RとRコマンダーをフシアワセなくインストールする前準備」．

・2023年度・東京大学大学院理学系研究科「生物統計学」（Sセメスター）

　※本講義はオンラインで開講します

◯2023年4月6日（木）Rのセットアップと統計学概論

Zoom の作動確認／Slack チャンネルの開設
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
R と R Commander の作動確認と初期設定変更
統計学概論の前口上
統計曼荼羅（統計学世界の鳥瞰）
トラブル・シューティング（R インストール関連）

◯2023年4月13日（木）統計学概論とデータ可視化

統計学概論（統計的なものの考え方と素朴統計学さらにデータ可視化）
R Commander を用いたデータ可視化演習（1D, 2D, 3Dグラフ作成）
トラブル・シューティング（R インストール関連）

◯2023年4月20日（木）データ可視化（続）と確率分布

箱ひげ図によるデータの特性（位置パラメーターと分散パラメーター）の表示
パラメトリック統計学への道：観察データと統計モデルとの関係
偏差・平方和・分散の導出と自由度の概念

◯2023年4月27日（木）パラメトリック統計学

RStudio の作動確認と初期設定変更
RStudio を用いた分散計算演習（不偏性のシミュレーション）
パラメーターと推定値：記述統計学と推測統計学のちがい
確率変数と確率分布　参考：確率分布曼荼羅（ウェブ版）

◯2023年5月11日（木）正規分布

正規分布 \( N(\mu,\sigma^2) \) 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）
R パッケージ「TeachingDemos」を用いた演習
実験計画法の “ふるさと” 探訪

◯2023年5月18日（木）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
偏差の分割と線形統計モデルの直感的理解
正規分布が降臨する
実験計画法での仮説検定の考え方について

◯2023年5月25日（木）実験計画法（2）※曜日注意

R を用いた分散分析の実習
分散分析から多重比較へ
水準間の平均値差の検定で生じる第一種過誤の制御
R を用いたいくつかの多重比較検定法

◯2023年6月8日（木）実験計画法（3）

乱塊法のもとでの線形統計モデルとデータ処理の手順
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

◯2023年6月15日（木）統計モデルとモデル選択論

線形統計モデルを再考する
モデル選択論：尤度とAIC
Rを用いたモデル選択の実習：多項式回帰を中心に

◯2023年6月22日（木）一般化線形モデル

一般化線形統計モデル（GLM）
Rを用いたGLMの実習：ロジスティック回帰とポアソン回帰

◯2023年6月29日（木）多変量解析（1）：変量間の共変動とそのパターン

二つの変量間の共分散と相関係数
Rを用いた2変量正規分布の実習
多変量データと高次元空間

◯2023年7月6日（木）多変量解析（2）：情報の視覚化とインフォグラフィクス

多変量解析：クラスター分析と主成分分析を例に
Rを用いた多変量解析の実習
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

◯2023年7月13日（木）リサンプリング統計手法／ベイズ統計学（1）

Rを用いたリサンプリング法の実習
ベイズの定理とベイジアン確証推論について

◯2023年7月20日（木）ベイズ統計学（2）

事後確率分布の推定とベイジアンMCMCによる強行突破　※参考：MCMC Robot
総括

講義時間は毎週木曜第4限（14:55〜16:40）．本講義はすべてオンライン講義なので Zoom と Slack のアプリを持参PCに事前にインストールしてください．Zoom を用いたオンライン講義については東京大学情報基盤センター＆大学総合教育研究センター〈オンライン授業・Web会議ポータルサイト@ 東京大学〉をごらんください．
講義に関する情報（Zoom会議室URLを含め）は ITC-LMS の該当ページに掲載しました（随時更新）．講義資料類（スライド，スクリプト，データファイルなど）もすべてこのページから配布します．
自宅や研究室など外部から受講される場合は容量無制限の Wi-Fi ルーターを各自用意してください．
【R事前インストールのお願い】今回の講義で使用するRならびにパッケージ R Commander，さらに RStudio については事前にインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．まずはじめに「RとRコマンダーをフシアワセなくインストールする前準備」を参照の上，使用するPC環境を整えてください．とくに，Mac OS X については，事前に〈X11〉をアップルのサイトからインストールしておいてください（→ Apple「X11 および OS X について」）．X11 がないと R Commander が使用できなくなりますのでこれは必須です．
Windows 版 Rのインストールの手順と起動の確認については「R-InstallationGuide.zip」をご覧ください．Mac OS X 版あるいは Linux 版の R / R Commander / RStudio を使用される場合は，同様のやり方で R 関連ファイルを事前にインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．
4月6日（木）と4月13日（木）には，R 関連ソフトウェアのインストールのトラブル個別対応の時間も設けていますので，フシアワセに打ちひしがれる受講生はご利用ください．
本講義に関する質問回答と情報提供には Zoom や Slack のチャット機能などを利用する予定です．また，ツイッターのハッシュタグ #TodaiStat も使えます．

・宮崎県総合農業試験場主催・2022年度〈数理統計研修〉：2023年2月15日（水）〜2月17日（金）

　※本講義は対面とzoom中継録画で開講します

タイムテーブル（会場：宮崎県総合農業試験場研修棟，宮崎市佐土原町）

2月15日（水）

09:30〜10:30　Ｒ・Ｒコマンダー・RStudioの動作確認
10:45〜12:00　統計曼荼羅と統計学概論
13:00〜15:00　データのばらつきの数値化／パラメトリック統計学
15:15〜16:30　グループ演習（1）：データ可視化からレポート作成まで

2月16日（木）

09:30〜10:30　実験計画法（1）：完全無作為化法の原理
10:45〜12:00　多重比較の諸方法について
13:00〜15:00　実験計画法（2）：乱塊法とその応用
15:15〜16:30　グループ演習（2）：実験計画法と多重比較の実例

2月17日（金）

09:30〜10:30　統計モデリングとモデル選択論の実習
10:45〜12:00　多変量データと多変量解析の実習
13:00〜14:00　質疑討論
14:15〜16:30　個別コンサルティング

※上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトは別途ファイルで配布します．
【R事前インストールのお願い】今回の集中講義で使用するRならびにパッケージ R Commander，さらに RStudio については事前に最新バージョンのインストールをお願いいたします．インストールの手順と起動の確認については「R-InstallationGuide.zip（Windows版R）」を参照してください．
【mac OS あるいは Linux ユーザーへの注意】mac OS 版あるいは Linux 版の R / Rcmdr / RStudio を使用される場合は，上記と同じくR関連ソフトウェアを前もってインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．なお，mac OS については，事前に〈X11〉をアップルのサイトからインストールしておいてください（→ Apple サイト：「Mac 用の X11 について」）．X11 がないと R Commander が使用できなくなりますのでこれは必須です．
その他，Rをインストールする際の注意点はこちらを参照してください：三中信宏「RとRコマンダーをフシアワセなくインストールする前準備」．

・大分県農林水産研究指導センター主催「数理統計研修（基礎編）」：2022年11月30日（水）〜12月2日（金）

タイムテーブル（会場：大分県庁新館13階OAプラザ，大分市）

11月30日（水）

09:30〜10:30　Ｒ・Ｒコマンダー・RStudioの動作確認
10:45〜12:00　統計曼荼羅と統計学概論
13:00〜15:00　データのばらつきの数値化／パラメトリック統計学
15:15〜16:30　グループ演習（1）：データ可視化からレポート作成まで

12月1日（木）

09:30〜10:30　実験計画法（1）：完全無作為化法の原理
10:45〜12:00　多重比較の諸方法について
13:00〜15:00　実験計画法（2）：乱塊法とその応用
15:15〜16:30　グループ演習（2）：実験計画法と多重比較の実例

12月2日（金）

09:30〜10:30　モデル選択論と一般化線形モデル
10:45〜12:00　グループ演習（3）：統計モデリングの実際
13:00〜14:00　多変量データと多変量解析
14:15〜16:30　質疑討論と個別コンサルティング

※上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトは別途ファイルで配布しますので必要に応じてUSBメモリーを持参してください．

・2022年度・農研機構「植防研若手の会」統計講義

　※本講義はハイブリッドで開講します

【基礎編（10回）】

◯2022年10月25日（火）Rのセットアップと統計学概論

Zoom の作動確認／Slack チャンネルの周知
講義全体のガイダンス
R と R Commander の作動確認と初期設定変更
統計学概論（統計的なものの考え方と素朴統計学）
統計曼荼羅（統計学世界の鳥瞰）
トラブル・シューティング（R インストール関連）

◯2022年11月1日（火）統計学概論とデータ可視化

統計学概論（データ可視化の意義）
箱ひげ図によるデータの特性（位置パラメーターと分散パラメーター）の表示
R Commander を用いたデータ可視化演習（1D, 2D, 3Dグラフ作成）
パラメトリック統計学への道：観察データと統計モデルとの関係

◯2022年11月8日（火）パラメトリック統計学（1）：データセットの分散の導出／確率分布（総論）

偏差・平方和・分散の導出と自由度の概念
データとスクリプトのzip配布
RStudio の作動確認と初期設定変更
RStudio を用いた分散計算演習（不偏性のシミュレーション）
確率変数と確率分布　参考：確率分布曼荼羅（ウェブ版）

◯2022年11月15日（火）パラメトリック統計学（2）：正規分布について

パラメーターと推定値：記述統計学と推測統計学のちがい
正規分布 \( N(\mu,\sigma^2) \) 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）
R パッケージ「TeachingDemos」を用いた演習
実験計画法の “ふるさと” 探訪

◯2022年11月22日（火）実験計画法（1）：完全無作為化法※対面なし（zoomオンラインのみ）

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
偏差の分割と線形統計モデルの直感的理解
正規分布が降臨する
実験計画法での仮説検定の考え方について

◯2022年12月6日（火）実験計画法（2）：分散分析と多重比較

R を用いた分散分析の実習
分散分析から多重比較へ
水準間の平均値差の検定で生じる第一種過誤の制御
R を用いたいくつかの多重比較検定法

◯2022年12月13日（火）実験計画法（3）：乱塊法とその応用（zoomオンラインのみ）

乱塊法のもとでの線形統計モデルとデータ処理の手順
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

◯2022年12月20日（火）統計モデルとモデル選択論

線形統計モデルを再考する
モデル選択論：尤度とAIC
Rを用いたモデル選択の実習：多項式回帰を中心に

◯2023年1月10日（火）一般化線形モデル

一般化線形統計モデル（GLM）
Rを用いたGLMの実習：ロジスティック回帰とポアソン回帰

◯2023年1月17日（火）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
Rを用いたリサンプリング法の実習

【応用編（3回）】

◯2023年1月24日（火）多変量解析：変量間の共変動とそのパターン（zoomオンラインのみ）

二つの変量間の共分散と相関係数
Rを用いた2変量正規分布の実習
多変量データと高次元空間

◯2023年1月31日（火）ベイズ統計学（1）

多変量解析：クラスター分析と主成分分析の実習
ベイズの定理とベイジアン確証推論について

◯2023年2月7日（火）ベイズ統計学（2）

事後確率分布の推定とベイジアンMCMCによる強行突破　※参考：MCMC Robot
総括

講義時間は毎週火曜 13:00〜15:00 です．農林団地A地区第2研究本館4階419号室（会議室）での対面講義と Zoom によるハイブリッド講義となります．
講義に関する情報（Zoom会議室URLを含め）は，講義資料類（スライド，スクリプト，データファイルなど）も含めて，すべて Slack チャンネル（別途周知）を通じて配布します．
自宅や研究室など外部から受講される場合は容量無制限の Wi-Fi ルーターを各自用意してください．
【R事前インストールのお願い】今回の講義で使用するRならびにパッケージ R Commander，さらに RStudio については事前にインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．まずはじめに「RとRコマンダーをフシアワセなくインストールする前準備」を参照の上，使用するPC環境を整えてください．とくに，Mac OS X については，事前に〈X11〉をアップルのサイトからインストールしておいてください（→ Apple「X11 および OS X について」）．X11 がないと R Commander が使用できなくなりますのでこれは必須です．
Windows 版 Rのインストールの手順と起動の確認については「R-InstallationGuide.zip」をご覧ください．Mac OS X 版あるいは Linux 版の R / R Commander / RStudio を使用される場合は，同様のやり方で R 関連ファイルを事前にインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．
初回講義では，R 関連ソフトウェアのインストールのトラブル個別対応の時間も設けていますので，フシアワセに打ちひしがれる受講生はご利用ください．
本講義に関する質問回答と情報提供には Slack を利用する予定です．

・2022年度・茨城大学農学部食生命科学科「統計学入門」集中講義，2022年9月5日（月）〜9日（金）10:20〜15:50（2〜4限）＠100講義室

　※本講義は対面とzoom中継のハイブリッドで開講します

◯2022年9月5日（月）2〜4限（10:20〜15:50）

Slack 会議室の開設と登録
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
R と R Commander の作動確認
トラブル・シューティング（R インストール関連）
統計曼荼羅（統計学世界の鳥瞰）
統計学概論（統計的なものの考え方と素朴統計学さらにデータ可視化）
R の初期設定変更
R Commander を用いたデータ可視化演習
トラブル・シューティング（R インストール関連）
箱ひげ図によるデータの特性（位置パラメーターと分散パラメーター）の表示
パラメトリック統計学への道：観察データと統計モデルとの関係
偏差・平方和・分散の導出と自由度の概念

◯2022年9月6日（火）2〜4限（10:20〜15:50）

RStudio の作動確認と初期設定変更
RStudio を用いた分散計算演習（不偏性のシミュレーション）
確率変数と確率分布　参考：確率分布曼荼羅（ウェブ版）
パラメーターと推定値：記述統計学と推測統計学のちがい
正規分布 \( N(\mu,\sigma^2) \) 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）
R パッケージ「TeachingDemos」を用いた演習
実験計画法の “ふるさと” 探訪
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

◯2022年9月7日（水）2〜4限（10:20〜15:50）

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
偏差の分割と線形統計モデルの直感的理解
正規分布が降臨する
実験計画法での仮説検定の考え方について
R を用いた分散分析の実習
分散分析から多重比較へ
水準間の平均値差の検定で生じる第一種過誤の制御
R を用いたいくつかの多重比較検定法の実習
乱塊法のもとでの線形統計モデルとデータ処理の手順
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
R を用いた二要因乱塊法の実習
要因間の交互作用はいかにして可視化されるか
線形統計モデルを再考する

◯2022年9月8日（木）2〜4限（10:20〜15:50）

モデル選択論：尤度とAIC
Rを用いたモデル選択の実習：多項式回帰を中心に
一般化線形統計モデル（GLM）
正規性と等分散性
Rを用いたGLMの実習：ロジスティック回帰とポアソン回帰

◯2022年9月9日（金）2〜4限（10:20〜15:50）

二つの変量間の共分散と相関係数
Rを用いた2変量正規分布の実習
多変量解析：多変量確率分布とクラスター分析
多変量解析：主成分分析とその実習
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
Rを用いたリサンプリング法の実習
ベイズの定理とベイジアン確証推論について
事後確率分布の推定とベイジアンMCMC　※参考：MCMC Robot
課題レポートの説明
総括 —— 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）→ 統計学ブックガイド

本年度の講義は講義棟100講義室にて行います．
講義資料類（スライド，スクリプト，データファイルなど）はすべて Slack チャンネル「統計学入門2022」（別途案内）から配布いたします．本講義に関する質問回答と情報提供にも Slack を利用する予定です．茨城大学の学内LANあるいはWi-Fiを介してインターネット接続できるようにパソコンの設定を確認してください．
【R事前インストールのお願い】今回の講義で使用するRならびにパッケージ R Commander，さらに RStudio については事前にインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．まずはじめに「RとRコマンダーをフシアワセなくインストールする前準備」を参照の上，使用するPC環境を整えてください．とくに，Mac OS X については，事前に〈X11〉をアップルのサイトからインストールしておいてください（→ Apple「X11 および OS X について」）．X11 がないと R Commander が使用できなくなりますのでこれは必須です．
Windows 版 Rのインストールの手順と起動の確認については「R-InstallationGuide.zip」をご覧ください．Mac OS X 版あるいは Linux 版の R / R Commander / RStudio を使用される場合は，同様のやり方で R 関連ファイルを事前にインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．
講義に際しては R 関連ソフトウェアのインストールのトラブル個別対応の時間も設けていますので，また Slack でも質問を受け付けますので，フシアワセに打ちひしがれる受講生はぜひご利用ください．

・2022年度・東京大学大学院理学系研究科「生物統計学」（Sセメスター）

　※本講義はオンラインで開講します

◯2022年4月7日（木）Rのセットアップと統計学概論

Zoom の作動確認／Slack チャンネルの開設
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
R と R Commander の作動確認と初期設定変更
統計学概論の前口上
統計曼荼羅（統計学世界の鳥瞰）
トラブル・シューティング（R インストール関連）

◯2022年4月14日（木）統計学概論とデータ可視化

統計学概論（統計的なものの考え方と素朴統計学さらにデータ可視化）
R Commander を用いたデータ可視化演習（1D, 2D, 3Dグラフ作成）
トラブル・シューティング（R インストール関連）

◯2022年4月21日（木）データ可視化（続）と確率分布

箱ひげ図によるデータの特性（位置パラメーターと分散パラメーター）の表示
パラメトリック統計学への道：観察データと統計モデルとの関係
偏差・平方和・分散の導出と自由度の概念

◯2022年5月12日（木）パラメトリック統計学

RStudio の作動確認と初期設定変更
RStudio を用いた分散計算演習（不偏性のシミュレーション）
パラメーターと推定値：記述統計学と推測統計学のちがい
確率変数と確率分布　参考：確率分布曼荼羅（ウェブ版）

◯2022年5月19日（木）正規分布

正規分布 \( N(\mu,\sigma^2) \) 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）
R パッケージ「TeachingDemos」を用いた演習
実験計画法の “ふるさと” 探訪

◯2022年5月26日（木）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
偏差の分割と線形統計モデルの直感的理解
正規分布が降臨する
実験計画法での仮説検定の考え方について

◯2022年5月30日（月）実験計画法（2）※曜日注意

R を用いた分散分析の実習
分散分析から多重比較へ
水準間の平均値差の検定で生じる第一種過誤の制御
R を用いたいくつかの多重比較検定法

◯2022年6月2日（木）実験計画法（3）

乱塊法のもとでの線形統計モデルとデータ処理の手順
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

◯2022年6月9日（木）統計モデルとモデル選択論

線形統計モデルを再考する
モデル選択論：尤度とAIC
Rを用いたモデル選択の実習：多項式回帰を中心に

◯2022年6月16日（木）一般化線形モデル

一般化線形統計モデル（GLM）
Rを用いたGLMの実習：ロジスティック回帰とポアソン回帰

◯2022年6月23日（木）多変量解析（1）：変量間の共変動とそのパターン

二つの変量間の共分散と相関係数
Rを用いた2変量正規分布の実習
多変量データと高次元空間

◯2022年6月30日（木）多変量解析（2）：情報の視覚化とインフォグラフィクス

多変量解析：クラスター分析と主成分分析を例に
Rを用いた多変量解析の実習
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

◯2022年7月7日（木）リサンプリング統計手法／ベイズ統計学（1）

Rを用いたリサンプリング法の実習
ベイズの定理とベイジアン確証推論について

◯2022年7月14日（木）ベイズ統計学（2）

事後確率分布の推定とベイジアンMCMCによる強行突破　※参考：MCMC Robot
総括

講義時間は毎週木曜第4限（14:55〜16:40）．本講義はすべてオンライン講義なので Zoom と Slack のアプリを持参PCに事前にインストールしてください．Zoom を用いたオンライン講義については東京大学情報基盤センター＆大学総合教育研究センター〈オンライン授業・Web会議ポータルサイト@ 東京大学〉をごらんください．
講義に関する情報（Zoom会議室URLを含め）は ITC-LMS の該当ページに掲載しました（随時更新）．講義資料類（スライド，スクリプト，データファイルなど）もすべてこのページから配布します．
自宅や研究室など外部から受講される場合は容量無制限の Wi-Fi ルーターを各自用意してください．
【R事前インストールのお願い】今回の講義で使用するRならびにパッケージ R Commander，さらに RStudio については事前にインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．まずはじめに「RとRコマンダーをフシアワセなくインストールする前準備」を参照の上，使用するPC環境を整えてください．とくに，Mac OS X については，事前に〈X11〉をアップルのサイトからインストールしておいてください（→ Apple「X11 および OS X について」）．X11 がないと R Commander が使用できなくなりますのでこれは必須です．
Windows 版 Rのインストールの手順と起動の確認については「R-InstallationGuide.zip」をご覧ください．Mac OS X 版あるいは Linux 版の R / R Commander / RStudio を使用される場合は，同様のやり方で R 関連ファイルを事前にインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．
4月7日（木）と4月14日（木）には，R 関連ソフトウェアのインストールのトラブル個別対応の時間も設けていますので，フシアワセに打ちひしがれる受講生はご利用ください．
本講義に関する質問回答と情報提供には Zoom や Slack のチャット機能などを利用する予定です．また，ツイッターのハッシュタグ #TodaiStat も使えます．

・東京都立大学都市環境学部「観光統計解析I」13:00〜14:30（2022年4月〜6月）※zoom オンライン講義

　※本講義はオンラインで開講します

タイムテーブル

4月19日（火）13:00〜14:30

統計曼荼羅／統計学概論
R・Rcmdrの起動確認
データの視覚化（1）：インデックスプロット，ドットプロット，散布図

4月26日（火）13:00〜14:30

データの視覚化（2）：箱ひげ図
データとモデルの関係
パラメトリック統計学の世界観

5月10日（火）13:00〜14:30

分散概念の導出
RStudio の起動確認と演習

5月17日（火）13:00〜14:30

確率変数と確率分布　参考：確率分布曼荼羅（ウェブ版）
正規分布の諸性質
R パッケージ「TeachingDemos」を用いた演習

5月24日（火）13:00〜14:30

実験計画法（1）：完全無作為化法の基礎

5月31日（火）13:00〜14:30

実験計画法（2）：分散分析と多重比較
実験計画法（3）：乱塊法

6月7日（火）13:00〜14:30

実験計画法（4）：乱塊法とその応用
課題レポート出題とその解説
レポート課題（2022年6月7日出題）【提出締切】2022年6月14日（火）

上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．zoom会議室のURLは別途周知いたします．東京都立大学の学内LANあるいは各自Wi-Fi接続できるようにパソコンの設定を確認してください．
講義資料類（スライド，スクリプト，データファイルなど）はすべて新規開設する Slack 会議室から配布いたします．本講義に関する質問回答と情報提供にも Slack を利用する予定です．
【R事前インストールのお願い】今回の講義で使用するRならびにパッケージ R Commander，さらに RStudio については事前に最新バージョンのインストールをお願いいたします．インストールの手順と起動の確認については「R-InstallationGuide.zip（Windows版R）」を参照してください．
【Mac OSX あるいは Linux ユーザーへの注意】Mac OS X 版あるいは Linux 版の R / Rcmdr / RStudio を使用される場合は，上記と同じくR関連ソフトウェアを前もってインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．なお，Mac OS X については，事前に〈X11〉をアップルのサイトからインストールしておいてください（→ Apple サイト：「X11 および OS X について」）．X11 がないと R Commander が使用できなくなりますのでこれは必須です．
その他，Rをインストールする際の注意点はこちらを参照してください：三中信宏「RとRコマンダーをフシアワセなくインストールする前準備」．

・2021年度・茨城大学農学部食生命科学科「統計学入門」講義（2021年12月〜2022年2月）

　※本講義は対面で開講します

◯2021年12月9日（木）4限：Rのインストール確認とセットアップ

Slack 会議室の開設と登録
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
R と R Commander の作動確認
トラブル・シューティング（R インストール関連）

◯2021年12月9日（木）5限：統計学概論とデータ可視化

統計曼荼羅（統計学世界の鳥瞰）
統計学概論（統計的なものの考え方と素朴統計学さらにデータ可視化）
R の初期設定変更
R Commander を用いたデータ可視化演習
トラブル・シューティング（R インストール関連）

◯2021年12月14日（火）4限：データとモデル：統計学的推論について

箱ひげ図によるデータの特性（位置パラメーターと分散パラメーター）の表示
パラメトリック統計学への道：観察データと統計モデルとの関係
RStudio の作動確認と初期設定変更

◯2021年12月21日（火）4限：確率変数と確率分布

偏差・平方和・分散の導出と自由度の概念
RStudio を用いた分散計算演習（不偏性のシミュレーション）
確率変数と確率分布　参考：確率分布曼荼羅（ウェブ版）
パラメーターと推定値：記述統計学と推測統計学のちがい

◯2022年1月6日（木）4限：正規分布とその利用

正規分布 \( N(\mu,\sigma^2) \) 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）
R パッケージ「TeachingDemos」を用いた演習
実験計画法の “ふるさと” 探訪

◯2022年1月11日（火）4限：実験計画法（1）：完全無作為化法

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
偏差の分割と線形統計モデルの直感的理解
正規分布が降臨する
実験計画法での仮説検定の考え方について

◯2022年1月13日（木）4限：実験計画法（2）：完全無作為化法（続）と多重比較

実験計画法での仮説検定の考え方について（続）
R を用いた分散分析の実習
分散分析から多重比較へ
水準間の平均値差の検定で生じる第一種過誤の制御
R を用いたいくつかの多重比較検定法の実習

◯2022年1月13日（木）5限：実験計画法（3）：乱塊法

乱塊法のもとでの線形統計モデルとデータ処理の手順
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

◯2022年1月18日（火）4限：実験計画法（4）：二要因の乱塊法（続）

R を用いた二要因乱塊法の実習
要因間の交互作用はいかにして可視化されるか
線形統計モデルを再考する
正規性と等分散性

◯2022年1月25日（火）4限：モデル選択論と一般化線形モデル

モデル選択論：尤度とAIC
Rを用いたモデル選択の実習：多項式回帰を中心に

◯2022年1月27日（木）4限：一般化線形統計モデル［オンライン講義］

一般化線形統計モデル（GLM）
Rを用いたGLMの実習：ロジスティック回帰とポアソン回帰

◯2022年1月27日（木）5限：多変量解析：変量間の共変動と視覚化［オンライン講義］

二つの変量間の共分散と相関係数
Rを用いた2変量正規分布の実習
多変量解析：多変量確率分布とクラスター分析

◯2022年2月1日（火）4限：リサンプリング統計手法［オンライン講義］

多変量解析（続）：主成分分析とその実習
計算機統計学とリサンプリング手法
課題レポートの説明

◯2022年2月3日（木）4限：リサンプリング統計手法（続）［オンライン講義］

ブーツストラップ，ジャックナイフ，モンテ・カルロ
Rを用いたリサンプリング法の実習

◯2022年2月3日（木）5限：ベイズ統計学（2）：ベイズの定理とMCMC［オンライン講義］

ベイズの定理とベイジアン確証推論について
事後確率分布の推定とベイジアンMCMCによる強行突破　※参考：MCMC Robot
総括 —— 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）→ 統計学ブックガイド

●レポート

レポート課題（2022年2月1日（火）出題）【提出締切】2022年2月10日（木）※提出先は Slack です．

本年度の講義日時は，講義棟202講義室にて，毎週火・木曜の第4限（14:20〜15:50）と第5限（16:00〜17:30）です．なお，新型コロナウィルスの蔓延状況によってはオンライン授業に切り替える可能性があります．
講義資料類（スライド，スクリプト，データファイルなど）はすべて新規開設する Slack 会議室から配布いたします．本講義に関する質問回答と情報提供にも Slack を利用する予定です．
【R事前インストールのお願い】今回の講義で使用するRならびにパッケージ R Commander，さらに RStudio については事前にインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．まずはじめに「RとRコマンダーをフシアワセなくインストールする前準備」を参照の上，使用するPC環境を整えてください．とくに，Mac OS X については，事前に〈X11〉をアップルのサイトからインストールしておいてください（→ Apple「X11 および OS X について」）．X11 がないと R Commander が使用できなくなりますのでこれは必須です．
Windows 版 Rのインストールの手順と起動の確認については「R-InstallationGuide.zip」をご覧ください．Mac OS X 版あるいは Linux 版の R / R Commander / RStudio を使用される場合は，同様のやり方で R 関連ファイルを事前にインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．
最初の講義の際に R 関連ソフトウェアのインストールのトラブル個別対応の時間も設けていますので，フシアワセに打ちひしがれる受講生はぜひご利用ください．

・大分県農林水産研究指導センター主催「数理統計研修（基礎編）」：2021年12月1日（水）〜3日（金）

タイムテーブル（会場：大分県庁OAプラザ，大分市）

12月1日（水）

09:30〜10:30　Ｒ・Ｒコマンダー・RStudioの動作確認
10:45〜12:00　統計曼荼羅と統計学概論
13:00〜15:00　データのばらつきの数値化／パラメトリック統計学
15:15〜16:30　グループ演習（1）：データ可視化からレポート作成まで

12月4日（木）

09:30〜10:30　実験計画法（1）：完全無作為化法の原理
10:45〜12:00　多重比較の諸方法について
13:00〜15:00　実験計画法（2）：乱塊法とその応用
15:15〜16:30　グループ演習（2）：実験計画法と多重比較の実例

12月5日（金）

09:30〜10:30　モデル選択論と一般化線形モデル
10:45〜12:00　グループ演習（3）：統計モデリングの実際
13:00〜14:00　多変量データと多変量解析
14:15〜16:30　質疑討論と個別コンサルティング

※上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトは別途ファイルで配布しますのでUSBメモリーを持参してください．

・東京都立大学都市環境学部「観光統計解析II」10:30〜12:00（2021年10月〜11月）※zoom オンライン講義

タイムテーブル

10月12日（火）10:30〜12:00

R・Rcmdrの起動確認
統計学概論
データの視覚化（1）：インデックスプロットとドットプロット

10月19日（火）10:30〜12:00

データの視覚化（2）：箱ひげ図と散布図
データとモデルの関係
パラメトリック統計学の世界観

10月26日（火）10:30〜12:00

分散概念の導出
確率分布曼荼羅
RStudio の起動確認

11月9日（火）10:30〜12:00

正規分布の諸性質
実験計画法（1）：完全無作為化法の基礎

11月16日（火）10:30〜12:00

実験計画法（1）：完全無作為化法の基礎（続）
実験計画法（2）：分散分析と多重比較

11月23日（火）10:30〜12:00

実験計画法（2）：分散分析と多重比較（続）
実験計画法（3）：乱塊法

11月30日（火）10:30〜12:00（※オンデマンド録画を事前配信）

線形統計モデルの一般化
課題レポート出題とその解説

レポート課題（2021年11月29日出題）｜データファイル「PlantGrowth.xlsx」・「barley.xlsx」【提出締切】2021年12月13日（月）

上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．zoom会議室のURLは別途周知いたします．東京都立大学の学内LANあるいは各自Wi-Fi接続できるようにパソコンの設定を確認してください．
講義資料類（スライド，スクリプト，データファイルなど）はすべて新規開設する Slack 会議室から配布いたします．本講義に関する質問回答と情報提供にも Slack を利用する予定です．
【R事前インストールのお願い】今回の集中講義で使用するRならびにパッケージ R Commander，さらに RStudio については事前に最新バージョンのインストールをお願いいたします．インストールの手順と起動の確認については「R-InstallationGuide.zip（Windows版R）」を参照してください．
【Mac OSX あるいは Linux ユーザーへの注意】Mac OS X 版あるいは Linux 版の R / Rcmdr / RStudio を使用される場合は，上記と同じくR関連ソフトウェアを前もってインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．なお，Mac OS X については，事前に〈X11〉をアップルのサイトからインストールしておいてください（→ Apple サイト：「X11 および OS X について」）．X11 がないと R Commander が使用できなくなりますのでこれは必須です．
その他，Rをインストールする際の注意点はこちらを参照してください：三中信宏「RとRコマンダーをフシアワセなくインストールする前準備」．

・2021年度・東京大学大学院理学系研究科「生物統計学」講義と実習（Sセメスター）

　※本講義はオンラインで開講します

◯2021年4月8日（木）Rのセットアップと統計学概論

Zoom の作動確認／Slack チャンネルの開設
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
R と R Commander の作動確認
統計学概論の前口上
トラブル・シューティング（R インストール関連）

◯2021年4月15日（木）統計学概論とデータ可視化

統計曼荼羅（統計学世界の鳥瞰）
統計学概論（統計的なものの考え方と素朴統計学さらにデータ可視化）
R の初期設定変更
R Commander を用いたデータ可視化演習
トラブル・シューティング（R インストール関連）

◯2021年4月22日（木）データ可視化（続）と確率分布

箱ひげ図によるデータの特性（位置パラメーターと分散パラメーター）の表示
パラメトリック統計学への道：観察データと統計モデルとの関係
RStudio の作動確認と初期設定変更

◯2021年5月6日（木）パラメトリック統計学

偏差・平方和・分散の導出と自由度の概念
RStudio を用いた分散計算演習（不偏性のシミュレーション）
パラメーターと推定値：記述統計学と推測統計学のちがい

◯2021年5月13日（木）正規分布

確率変数と確率分布　参考：確率分布曼荼羅（ウェブ版）
正規分布 \( N(\mu,\sigma^2) \) 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）
R パッケージ「TeachingDemos」を用いた演習
実験計画法の “ふるさと” 探訪

◯2021年5月20日（木）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
偏差の分割と線形統計モデルの直感的理解
正規分布が降臨する
実験計画法での仮説検定の考え方について

◯2021年5月27日（木）実験計画法（2）

R を用いた分散分析の実習
分散分析から多重比較へ
水準間の平均値差の検定で生じる第一種過誤の制御
R を用いたいくつかの多重比較検定法

◯2021年6月3日（木）実験計画法（3）

乱塊法のもとでの線形統計モデルとデータ処理の手順
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

◯2021年6月10日（木）統計モデルとモデル選択論（1）

線形統計モデルを再考する
モデル選択論：尤度とAIC
Rを用いたモデル選択の実習：多項式回帰を中心に

◯2021年6月17日（木）一般化線形モデル

一般化線形統計モデル（GLM）
Rを用いたGLMの実習：ロジスティック回帰とポアソン回帰

◯2021年6月24日（木）多変量解析（1）：変量間の共変動とそのパターン

二つの変量間の共分散と相関係数
Rを用いた2変量正規分布の実習

◯2021年7月1日（木）多変量解析（2）：情報の視覚化とインフォグラフィクス

多変量解析：クラスター分析と主成分分析を例に
Rを用いた多変量解析の実習

◯2021年7月8日（木）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
Rを用いたリサンプリング法の実習
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）→ 統計学ブックガイド

◯2021年7月15日（木）ベイズ統計学

ベイズの定理とベイジアン確証推論について
事後確率分布の推定とベイジアンMCMCによる強行突破　※参考：MCMC Robot
総括

●レポート

レポート課題（2021年7月8日出題）【提出締切】2021年7月21日（水）※提出先は Slack です．

講義時間は毎週木曜第4限（14:55〜16:40）．本講義はすべてオンライン講義なので Zoom と Slack のアプリを持参PCに事前にインストールしてください．Zoom を用いたオンライン講義については東京大学情報基盤センター＆大学総合教育研究センター〈オンライン授業・Web会議ポータルサイト@ 東京大学〉をごらんください．
講義に関する情報（Zoom会議室URLを含め）は ITC-LMS の該当ページに掲載しました（随時更新）．講義資料類（スライド，スクリプト，データファイルなど）もすべてこのページから配布します．
自宅や研究室など外部から受講される場合は容量無制限の Wi-Fi ルーターを各自用意してください．
【R事前インストールのお願い】今回の講義で使用するRならびにパッケージ R Commander，さらに RStudio については事前にインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．まずはじめに「RとRコマンダーをフシアワセなくインストールする前準備」を参照の上，使用するPC環境を整えてください．とくに，Mac OS X については，事前に〈X11〉をアップルのサイトからインストールしておいてください（→ Apple「X11 および OS X について」）．X11 がないと R Commander が使用できなくなりますのでこれは必須です．
Windows 版 Rのインストールの手順と起動の確認については「R-InstallationGuide.zip」をご覧ください．Mac OS X 版あるいは Linux 版の R / R Commander / RStudio を使用される場合は，同様のやり方で R 関連ファイルを事前にインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．
オンライン講義施行期間の4月8日（木）と4月15日（木）には，R 関連ソフトウェアのインストールのトラブル個別対応の時間も設けていますので，フシアワセに打ちひしがれる受講生はご利用ください．
本講義に関する質問回答と情報提供には Zoom や Slack のチャット機能などを利用する予定です．また，ツイッターのハッシュタグ #TodaiStat も使えます．

・大分県農林水産研究指導センター主催「数理統計研修（基礎編）」：2020年12月2日（水）〜4日（金）

タイムテーブル（会場：大分県庁OAプラザ，大分市）

12月2日（水）

09:30〜10:30　Ｒ・Ｒコマンダー・RStudioの動作確認
10:45〜12:00　統計曼荼羅と統計学概論
13:00〜14:30　データのばらつきの数値化／パラメトリック統計学
14:45〜16:30　実験計画法（1）：完全無作為化法

12月3日（木）

09:30〜10:30　実験計画法（2）：乱塊法
10:45〜12:00　多重比較の諸方法
13:00〜14:30　実験計画法（3）：分割区法と細分区法
14:45〜16:30　モデル選択論

12月4日（金）

09:30〜10:30　一般化線形モデル
10:45〜12:00　多変量データと多変量解析
13:00〜16:30　質疑討論

・東京都立大学都市環境科学研究科「統計学（観光科学特別研究）」集中講義：2020年10月22日（木）〜23日（金），10月29日（木）〜30日（金）※オンライン講義

タイムテーブル

10月22日（木）

14:40〜15:30　統計学概論／R・Rcmdr・RStudioの起動確認
15:40〜16:40　データの視覚化／データとモデル
16:50〜17:50　パラメトリック統計学の世界観

10月23日（金）

13:00〜13:50　分散概念の導出／パラメトリック統計学概論
14:00〜15:00　確率分布曼荼羅／正規分布の諸性質
15:10〜16:10　実験計画法（1）：完全無作為化法／分散分析

10月29日（木）

14:40〜15:30　実験計画法（2）：多重比較
15:40〜16:40　実験計画法（3）：乱塊法
16:50〜17:50　統計モデルを再考する／モデル選択論

10月30日（金）

13:00〜13:50　一般化線形モデル：ロジスティック回帰とポアソン回帰
14:00〜15:00　ベイズの定理とベイズ統計学
15:10〜16:10　事後確率分布の推定：マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）

レポート課題（2020年10月30日出題）｜データファイル「growth.xlsx」【提出締切】2020年11月13日（金）

上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．zoom会議室のURLは別途周知いたします．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトとデータなどはファイルで配布します．また，必要に応じてその場で無線LANからダウンロードするので，東京都立大学の学内LANあるいは各自Wi-Fi接続できるようにパソコンの設定を確認してください．

【R事前インストールのお願い】今回の集中講義で使用するRならびにパッケージ R Commander，さらに RStudio については事前に最新バージョンのインストールをお願いいたします．インストールの手順と起動の確認については「R-InstallationGuide.zip（Windows版R）」を参照してください．

【Mac OSX あるいは Linux ユーザーへの注意】Mac OS X 版あるいは Linux 版の R / Rcmdr / RStudio を使用される場合は，上記と同じくR関連ソフトウェアを前もってインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．なお，Mac OS X については，事前に〈X11〉をアップルのサイトからインストールしておいてください（→ Apple サイト：「X11 および OS X について」）．X11 がないと R Commander が使用できなくなりますのでこれは必須です．

その他，Rをインストールする際の注意点はこちらを参照してください：三中信宏「RとRコマンダーをフシアワセなくインストールする前準備」（2020年10月24日）．

・2020年度・東京大学大学院理学系研究科「生物統計学」講義と実習（Sセメスター）

　※本講義はオンラインで開講します

◯2020年4月9日（木）講義試行日（1）

Zoom の作動確認
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
オンライン講義の進め方とオフライン資料の紹介
統計環境Ｒとパッケージ R Commander への導入

◯2020年4月16日（木）講義試行日（2）

Slack チャンネルの新規開設について
R / R Commander / ＲStudio の作動確認
統計学概論の前口上
トラブル・シューティング（R インストール関連）

◯2020年4月23日（木）統計学概論

統計曼荼羅（統計学世界の鳥瞰）
統計学概論（統計的なものの考え方と素朴統計学さらにデータ可視化）
R Commander を用いたデータ可視化演習

◯2020年4月30日（木）データ可視化

R Commander を用いたデータ可視化演習［続］
箱ひげ図によるデータの特性（位置パラメーターと分散パラメーター）の表示

◯2020年5月7日（木）パラメトリック統計学

パラメトリック統計学への道：観察データと統計モデルとの関係
偏差・平方和・分散の導出と自由度の概念
RStudio を用いた分散計算演習（不偏性のシミュレーション）

◯2020年5月14日（木）確率変数と確率分布

RStudio を用いた分散計算演習（不偏性のシミュレーション）［続］
パラメーターと推定値：記述統計学と推測統計学のちがい
確率変数と確率分布　参考：確率分布曼荼羅（ウェブ版）
正規分布 \( N(\mu,\sigma^2) \) 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）と R 実習

◯2020年5月21日（木）実験計画法（1）

中心極限定理の R 実習［続］
実験計画法の “ふるさと” 探訪
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

◯2020年5月28日（木）実験計画法（2）

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
偏差の分割と線形統計モデルの直感的理解
正規分布が降臨する
実験計画法での仮説検定の考え方について

◯2020年6月4日（木）実験計画法（3）

分散分析から多重比較へ
水準間の平均値差の検定で生じる第一種過誤の制御
R を用いたいくつかの多重比較検定法

◯2020年6月11日（木）実験計画法（4）

乱塊法のもとでの線形統計モデルとデータ処理の手順
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

◯2020年6月18日（木）モデル選択論

線形統計モデルを再考する
モデル選択論：尤度とAIC
Rを用いたモデル選択の実習：多項式回帰を中心に

◯2020年6月25日（木）一般化線形モデル

一般化線形統計モデル（GLM）
Rを用いたGLMの実習：ロジスティック回帰とポアソン回帰

◯2020年7月2日（木）多変量解析：変量間の共変動とパターン

二つの変量間の共分散と相関係数
Rを用いた2変量正規分布の実習
多変量解析：情報の視覚化とインフォグラフィクス
Rを用いた多変量解析の実習：クラスター分析と主成分分析

◯2020年7月9日（木）ベイズ統計学

ベイズの定理とベイジアン確証推論について
事後確率分布の推定とベイジアンMCMCによる強行突破

●レポート

レポート課題（2020年7月2日出題）【提出締切】2020年7月22日（水）

講義時間は毎週木曜第4限（14:55〜16:40）．本講義はすべてオンライン講義なので Zoom と Slack のアプリを持参PCに事前にインストールしてください．Zoom を用いたオンライン講義については東京大学情報基盤センター＆大学総合教育研究センター〈オンライン授業・Web会議ポータルサイト@ 東京大学〉をごらんください．
講義に関する情報（Zoom会議室URLを含め）は ITC-LMS の該当ページに掲載しました（随時更新）．講義資料類（スライド，スクリプト，データファイルなど）もすべてこのページから配布します．
自宅や研究室など外部から受講される場合は容量無制限の Wi-Fi ルーターを各自用意してください．
【R事前インストールのお願い】今回の講義で使用するRならびにパッケージ R Commander，さらに RStudio については事前にインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．インストールの手順と起動の確認については「R-InstallationGuide.zip（Windows版R）」を参照してください．
【Mac OSX あるいは Linux ユーザーへの注意】Mac OS X 版あるいは Linux 版の R / R Commander / RStudio を使用される場合は，上記と同じくR関連ファイルを事前にインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．なお，Mac OS X については，事前に〈X11〉をアップルのサイトからインストールしておいてください（→ Apple「X11 および OS X について」）．X11 がないと R Commander が使用できなくなりますのでこれは必須です．
オンライン講義施行期間の4月9日（木）と4月16日（木）には，R 関連ソフトウェアのインストールのトラブル個別対応の時間も設けていますので，フシアワセに打ちひしがれる受講生はご利用ください．
本講義に関する質問回答と情報提供には Zoom や Slack のチャット機能などを利用する予定です．また，ツイッターのハッシュタグ #TodaiStat も使えます．

・高知県農業技術センター主催「統計データ解析の基礎と応用」：2019年12月10日（火）〜12日（木）

配布資料［pdf］

タイムテーブル（会場：高知県農業技術センター，南国市）

12月10日（火）

09:30〜10:30　Ｒ・Ｒコマンダー・RStudioの動作確認
10:45〜12:00　統計曼荼羅と統計学概論
13:00〜14:30　データのばらつきの数値化／パラメトリック統計学
14:45〜16:30　実験計画法（1）：完全無作為化法

12月11日（水）

09:30〜10:30　実験計画法（2）：乱塊法
10:45〜12:00　多重比較の諸方法
13:00〜14:30　実験計画法（3）：分割区法と細分区法
14:45〜16:30　統計モデル論

12月12日（木）

09:30〜10:30　多変量解析概論
10:45〜12:00　多変量解析各論（1）：クラスター分析
13:00〜14:00　多変量解析各論（2）：主成分分析
14:15〜16:30　質疑討論と統計コンサルティング

上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトなどは別途ファイルで配布しますので，USBメモリーを持参してください．

・大分県農林水産研究指導センター主催「数理統計研修（基礎編）」：2019年12月4日（水）〜6日（金）

配布資料［pdf］

タイムテーブル（会場：大分県庁OAプラザ，大分市）

12月4日（水）

09:30〜10:30　Ｒ・Ｒコマンダー・RStudioの動作確認
10:45〜12:00　統計曼荼羅と統計学概論
13:00〜14:30　データのばらつきの数値化／パラメトリック統計学
14:45〜16:30　実験計画法（1）：完全無作為化法

12月5日（木）

09:30〜10:30　実験計画法（2）：乱塊法
10:45〜12:00　多重比較の諸方法
13:00〜14:30　実験計画法（3）：分割区法と細分区法
14:45〜16:30　モデル選択論

12月6日（金）

09:30〜10:30　一般化線形モデル
10:45〜12:00　多変量データと多変量解析
13:00〜16:30　質疑討論

・農研機構九州沖縄農業研究センター：研究パワーアップ企画「Rを用いた統計データ解析」：2019年11月26日（火）〜28日（木）

配布資料［pdf］

タイムテーブル（会場：農研機構九州沖縄農業研究センターセミナー室＠熊本県合志市）

11月26日（火）

09:30〜10:30　統計曼荼羅と統計学概論
10:45〜12:00　Ｒ・Ｒコマンダー・RStudioのインストールと動作確認
13:00〜14:15　データのばらつきの数値化と統計グラフィクス
14:30〜15:30　パラメトリック統計学の考え方
15:45〜16:30　質疑討論／統計コンサルティング（1）

11月27日（水）

09:30〜11:00　実験計画法（1）：完全無作為化法
11:15〜12:00　分散分析と多重比較
13:00〜14:00　実験計画法（2）：乱塊法と要因実験
14:15〜15:00　統計モデリングとモデル選択論
15:15〜16:30　質疑討論／統計コンサルティング（2）

11月28日（木）

09:30〜10:30　一般化線形モデルの応用
10:45〜12:00　多変量データと多変量解析

・首都大学東京大学院理工学研究科「生命科学特論」：2019年9月20日（金）〜21日（土）／27日（金）〜28日（土）

配布資料［pdf］

タイムテーブル

9月20日（金）

10:30〜12:00　統計学概論／R・Rcmdr・RStudioの起動確認
13:15〜14:45　データの視覚化／箱ひげ図
15:00〜16:30　データとモデル／パラメトリック統計学の世界観

9月21日（土）

10:30〜12:00　分散概念の導出／記述統計学と推測統計学のちがい
13:15〜14:45　確率分布曼荼羅／正規分布の諸性質
15:00〜16:30　実験計画法（1）：完全無作為化法の解説と演習／分散分析と多重比較

9月27日（金）

10:30〜12:00　実験計画法（2）：乱塊法（一要因）の解説・演習
13:15〜14:45　実験計画法（3）：乱塊法（二要因）の解説・演習
15:00〜16:30　モデル選択論の解説と演習

9月28日（土）

10:30〜12:00　一般化線形モデルの解説と演習（ロジスティック回帰とポアソン回帰）
13:15〜14:45　多変量解析（クラスター分析と主成分分析）
15:00〜16:30　ベイズ統計学とMCMC

上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトなどは別途ファイルで配布しますので，USBメモリーを持参してください．また，必要に応じてその場で無線LANからダウンロードするので，首都大学東京の学内LANあるいは各自Wi-Fi接続できるようにパソコンの設定を確認してください．

・2019年度・東京大学大学院理学系研究科「生物統計学」講義と実習（Sセメスター）

◯2019年4月11日（木）→ 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
統計環境Ｒとパッケージ R Commander のインストールと作動確認

◯2019年4月18日（木）

統計学概論（統計的なものの考え方と素朴統計学について）
R Commander を用いたデータ可視化演習

◯2019年4月25日（木）

R Commander を用いたデータ可視化演習［続］
箱ひげ図によるデータの特性（位置パラメーターと分散パラメーター）の表示
観察データと統計モデルとの関係
偏差・平方和・分散の導出と自由度の概念

◯2019年5月9日（木）

ＲStudio のインストールと作動確認
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）
記述統計学と推測統計学のちがい
パラメトリック統計学への道のり　参考：確率分布曼荼羅（ウェブ版）

◯2019年5月16日（木）正規分布と実験計画法

正規分布 \( N(\mu,\sigma^2) \) を中心とする確率分布について
正規分布 \( N(\mu,\sigma^2) \) 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）
実験計画法の“家訓”（反復実施・無作為化・局所管理）

◯2019年5月23日（木）実験計画法（1）

実験計画法の “ふるさと” 探訪
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
偏差の分割と線形統計モデルの直感的理解
正規分布が降臨する
実験計画法での仮説検定の考え方について

◯2019年5月30日（木）実験計画法（2）

分散分析から多重比較へ
乱塊法のもとでの線形統計モデルとデータ処理の手順

◯2019年6月6日（木）実験計画法（3）

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

◯2019年6月13日（木）モデル選択論

線形統計モデルを再考する
モデル選択論：尤度とAIC
Rを用いたモデル選択の実習：多項式回帰を中心に

◯2019年6月20日（木）一般化線形モデル

一般化線形統計モデル（GLM）
Rを用いたGLMの実習：ロジスティック回帰とポアソン回帰

◯2019年6月27日（木）多変量解析：変量間の共変動とパターン

二つの変量間の共分散と相関係数
Rを用いた2変量正規分布の実習
多変量解析：情報の視覚化とインフォグラフィクス
Rを用いた多変量解析の実習：クラスター分析

◯2019年7月4日（木）リサンプリング統計手法

【続】Rを用いた多変量解析の実習：主成分分析
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
Rを用いたリサンプリング法の実習

◯2019年7月11日（木）ベイズ統計学（1）

ベイズ統計学の考え方とベイズ的推論について
Bayesian Coin Tosser による事前確率と事後確率の関係の実習

◯2019年7月18日（木）ベイズ統計学（2）

ベイズ統計モデリングとベイジアンMCMC
MCMC Robot を用いたMCMCの説明
終わりに —— 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）→ 統計学ブックガイド

●レポート

レポート課題（2019年7月11日出題）【提出締切】2019年7月25日（木）

講義時間は毎週木曜第4限（14:55〜16:40），教室は本郷キャンパス理学部2号館201号室です．
講義資料はすべて pdf ファイルとして配布します．
必要に応じて講義室からインターネットを利用することがあるので，東京大学の学内無線LANあるいは各自Wi-Fi接続できるように設定を確認してください．
【R事前インストールのお願い】今回の講義で使用するRならびにパッケージ R Commander，さらに RStudio については事前にインストールをお願いいたします．インストールの手順と起動の確認については「R-InstallationGuide.zip（Windows版R）」を参照してください．
【Mac OSX あるいは Linux ユーザーへの注意】Mac OS X 版あるいは Linux 版の R / Rcmdr / RStudio を使用される場合は，上記と同じくR関連ファイルを前もってインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．なお，Mac OS X については，事前に〈X11〉をアップルのサイトからインストールしておいてください（→ Apple「X11 および OS X について」）．X11 がないと R Commander が使用できなくなりますのでこれは必須です．
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 #TodaiStat を用います．なお，質問とその回答については毎回まとめて〈Inleiding tot de R-statistiek〉でも公開します．

・兵庫県立農林水産技術総合センター主催・平成30年度試験研究能力向上研修会「数理統計を正しく活用した効率的な試験研究をめざして」：2019年1月9日（水）〜11日（金）

配布資料［pdf］

タイムテーブル（会場：兵庫県立農林水産技術総合センター農業大学校農業大学校情報処理研修室，加西市）

1月9日（水）

10:30〜11:00　Ｒ・Ｒコマンダー・RStudioのインストールと動作確認
11:15〜12:30　統計曼荼羅と統計学概論
13:30〜15:00　データのばらつきの数値化／パラメトリック統計学
15:15〜17:00　実験計画法（1）：完全無作為化法

1月10日（木）

09:30〜10:30　実験計画法（2）：乱塊法
10:45〜12:00　多重比較の諸方法
13:00〜14:30　実験計画法（3）：分割区法と細分区法
14:45〜16:30　モデル選択論

1月11日（金）

09:30〜12:00　質疑討論
13:00〜14:15　一般化線形モデル
14:30〜16:00　多変量データと多変量解析

上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトなどは別途ファイルで配布しますので，2GB以上のUSBメモリーを持参してください．また，必要に応じてその場で無線LANからダウンロードするので，学内LANあるいは各自Wi-Fi接続できるようにパソコンの設定を確認してください．

【R事前インストールのお願い】今回の集中講義で使用するRならびにパッケージ R Commander，さらに RStudio については事前にインストールをお願いいたします．インストールの手順と起動の確認については「R-InstallationGuide.zip（Windows版R）」を参照してください．

【Mac OSX あるいは Linux ユーザーへの注意】Mac OS X 版あるいは Linux 版の R / Rcmdr / RStudio を使用される場合は，上記と同じくR関連ファイルを前もってインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．なお，Mac OS X については，事前に〈X11〉をアップルのサイトからインストールしておいてください（→ Apple「X11 および OS X について」）．X11 がないと R Commander が使用できなくなりますのでこれは必須です．

・大分県農林水産研究指導センター主催「数理統計研修（基礎編）」：2018年12月5日（水）〜7日（金）

配布資料［pdf］

タイムテーブル（会場：大分県庁OAプラザ，大分市）

12月5日（水）

09:30〜10:30　統計学概論（統計学的思考と科学的推論）
10:45〜12:00　Ｒ・Ｒコマンダー・RStudioのインストールと動作確認
13:00〜14:30　データのばらつき：偏差・平方和・分散
14:45〜16:30　確率分布とパラメトリック統計学

12月6日（木）

09:30〜10:30　実験計画法（1）：完全無作為化法
10:45〜12:00　実験計画法演習（1）
13:00〜14:30　実験計画法（2）：乱塊法とその応用
14:45〜16:30　実験計画法演習（2）

12月7日（金）

09:30〜10:30　統計モデルとその評価
10:45〜12:00　統計モデル演習
13:00〜16:30　質疑討論

実際の進行は下記の通り：

12月5日（水）

09:30〜10:30　Ｒ・Ｒコマンダー・RStudioのインストールと動作確認
10:45〜12:00　統計曼荼羅と統計学概論
13:00〜14:30　データのばらつきの数値化／パラメトリック統計学
14:45〜16:30　実験計画法（1）：完全無作為化法

12月6日（木）

09:30〜10:30　実験計画法（2）：乱塊法
10:45〜12:00　多重比較の諸方法
13:00〜14:30　実験計画法（3）：分割区法と細分区法
14:45〜16:30　モデル選択論

12月7日（金）

09:30〜10:30　一般化線形モデル
10:45〜12:00　多変量データと多変量解析
13:00〜16:30　質疑討論

・九州大学大学院農学研究院・集中講義〈Rを用いた統計モデリングと多変量解析〉配布資料：2018年11月28日（水）〜30日（金）

配布資料［pdf］

タイムテーブル

11月28日（水）

09:30〜10:30　統計学概論／Ｒ・Ｒコマンダー・RStudioの動作確認
10:45〜12:00　データの視覚化（ヒストグラム・箱ひげ図・散布図など）
13:00〜14:30　データのばらつき：偏差・平方和・分散
14:45〜16:30　パラメトリック統計学と正規分布の役割

11月29日（木）

09:30〜10:30　実験計画法と線形統計モデル
10:45〜12:00　完全無作為化法の分散分析と多重比較
13:00〜14:30　線形モデルから一般化線形モデルへの拡張
14:45〜16:30　統計モデル選択論の解説と実習

11月30日（金）

09:30〜10:30　変量間の相互関係（共分散と相関係数）
10:45〜12:00　多変量解析（1）：多変量データの可視化
13:00〜14:30　多変量解析（2）：主成分分析の解説と実習
14:45〜16:00　多変量解析（3）：クラスター分析の解説と実習
16:00〜16:30　質疑討論

○レポート

レポート課題（2018年11月30日出題）【提出締切】2018年12月14日（金）

・京都大学霊長類研究所・集中講義〈Rを用いた統計データ解析の理論と実践〉配布資料：2018年11月21日（水）〜22日（木）

配布資料［pdf］

タイムテーブル（場所：京都大学霊長類研究所1階大講義室）

2018年11月21日（水）

09:30〜10:30　統計学概論／Ｒ起動確認
10:40〜12:00　データ視覚化／パラメトリック統計学の世界観
13:00〜14:30　統計モデルとは何か／確率変数と確率分布
14:40〜16:10　正規分布の諸性質
16:20〜17:30　実験計画法の基本：完全無作為化法

2018年11月22日（木）

09:30〜10:30　実験計画法の応用：乱塊法
10:40〜12:00　線形統計モデル：パラメーター推定とモデル選択
13:00〜14:30　一般化線形モデルへの拡張
14:40〜16:10　ベイズ統計学の基礎
16:20〜17:30　ベイズ統計学の演習とベイジアンMCMC

・首都大学東京大学院理工学研究科「生命科学特論」：2018年9月21日（金）〜22日（土）／28日（金）〜29日（土）

配布資料［pdf］

タイムテーブル

9月21日（金）

10:30〜12:00　統計学概論／R・Rcmdr・RStudioの起動確認
13:15〜14:45　データの視覚化／箱ひげ図
15:00〜16:30　データとモデル／パラメトリック統計学の世界観

9月22日（土）

10:30〜12:00　分散概念の導出／記述統計学と推測統計学のちがい
13:15〜14:45　確率分布曼荼羅／正規分布の諸性質
15:00〜16:30　実験計画法（1）：完全無作為化法の解説と演習／分散分析と多重比較

9月28日（金）

10:30〜12:00　実験計画法（2）：乱塊法（一要因）の解説・演習
13:15〜14:45　実験計画法（3）：乱塊法（二要因）の解説・演習
15:00〜16:30　モデル選択論の解説と演習

9月29日（土）

10:30〜12:00　一般化線形モデルの解説と演習（ロジスティック回帰とポアソン回帰）
13:15〜14:45　多変量解析（クラスター分析と主成分分析）
15:00〜16:30　ベイズ統計学とMCMC

レポート課題（2018年9月29日出題）｜データファイル「growth.xlsx」【提出締切】2018年10月12日（金）　※new※

上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトなどは別途ファイルで配布しますので，2GB以上のUSBメモリーを持参してください．また，必要に応じてその場で無線LANからダウンロードするので，首都大学東京の学内LANあるいは各自Wi-Fi接続できるようにパソコンの設定を確認してください．

・2018年度・東京大学大学院理学系研究科「生物統計学」講義と実習（Sセメスター）

◯2018年4月5日（木）→ 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
統計学概論（統計的なものの考え方と素朴統計学について）
統計環境Ｒのインストールと作動確認

◯2018年4月19日（木）→ 実習記録（データ可視化）

R Commander を用いたデータ可視化演習

◯2018年4月26日（木）→ 実習記録（箱ひげ図｜分散不偏推定シミュレーション）

箱ひげ図によるデータの特性（位置パラメーターと分散パラメーター）の表示
観察データと統計モデルとの関係
偏差・平方和・分散の導出と自由度の概念
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）
記述統計学と推測統計学のちがい

◯2018年5月10日（木）

パラメトリック統計学への道のり　参考：確率分布曼荼羅（ウェブ版）
正規分布 \( N(\mu,\sigma^2) \) を中心とする確率分布について
正規分布 \( N(\mu,\sigma^2) \) 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）

◯2018年5月17日（木）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
正規分布が降臨する
実験計画法での仮説検定の考え方について

◯2018年5月24日（木）実験計画法（2）→ 実習記録（偏差分割｜完全無作為化法｜多重比較）

偏差の分割と線形統計モデルの直感的理解
完全無作為化法のRによる実習
分散分析から多重比較へ

◯2018年5月31日（木）実験計画法（3）→ 実習記録（一要因乱塊法｜二要因乱塊法）

乱塊法のもとでの線形統計モデルとデータ処理の手順
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

◯2018年6月7日（木）モデル選択論 → 実習記録（誤差の可視化｜多項式回帰）

線形統計モデルを再考する
モデル選択論：尤度とAIC
Rを用いたモデル選択の実習：多項式回帰を中心に

◯2018年6月14日（木）一般化線形モデルとその応用 → 実習記録（比率データのロジスティック回帰

一般化線形統計モデル（GLM）
Rを用いたGLMの実習：ロジスティック回帰とポアソン回帰

◯2018年6月21日（木）多変量解析（1）：変量間の共変動と相関係数 → 実習記録（二変量正規分布の性質と描画）

二つの変量間の共分散と相関係数
Rを用いた2変量正規分布の実習

◯2018年6月28日（木）多変量解析（2）：主成分分析とクラスター分析 → 実習記録（irisデータを用いたクラスター分析と主成分分析）

多変量解析：情報の視覚化とインフォグラフィクス
Rを用いた多変量解析の実習：クラスター分析と主成分分析

◯2018年7月5日（木）リサンプリング統計手法 → 実習記録（リサンプリング手法）

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
Rを用いたリサンプリング法の実習

◯2018年7月12日（木）ベイズ統計学（1）

ベイズ統計学の考え方とベイズ的推論について
Bayesian Coin Tosser による事前確率と事後確率の関係の実習

◯2018年7月19日（木）ベイズ統計学（2）→ BayesianMCMC.R（スクリプト） ※new※

ベイズ統計モデリングとベイジアンMCMC
MC Robot を用いたMCMCの説明
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）→ 統計学ブックガイド

○レポート

レポート課題（2018年7月12日出題）｜データファイル「growth.xlsx」【提出締切】2018年7月26日（木）

講義時間は毎週木曜第4限（14:55〜16:40），教室は本郷キャンパス理学部2号館201号室です．
講義資料はすべて pdf ファイルとして配布します．
必要に応じて講義室からインターネットを利用することがあるので，東京大学の学内無線LANあるいは各自Wi-Fi接続できるように設定を確認してください．
【R事前インストールのお願い】今回の講義で使用するRならびにパッケージ R Commander，さらに RStudio については事前にインストールをお願いいたします．インストールの手順と起動の確認については「R-InstallationGuide.zip（Windows版R）」を参照してください．
【Mac OSX あるいは Linux ユーザーへの注意】Mac OS X 版あるいは Linux 版の R / Rcmdr / RStudio を使用される場合は，上記と同じくR関連ファイルを前もってインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．なお，Mac OS X については，事前に〈X11〉をアップルのサイトからインストールしておいてください（→ Apple「X11 および OS X について」）．X11 がないと R Commander が使用できなくなりますのでこれは必須です．
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 #TodaiStat を用います．なお，質問とその回答については毎回まとめて〈Inleiding tot de R-statistiek〉でも公開します．
参照：東京大学授業カタログ —— 三中信宏「生物統計学」

・筑波大学生物学類集中講義（数理生物学 I）：2018年7月3日（火）〜4日（水）

【講義目標】確率とか統計学の数式や理論をまったく知らなくても、われわれ人間は日常生活を営む上で出くわす不確定な状況では必ず確率的・統計的な推論を行なっている。生物統計学もまた、人間が生物界を観察したときに気づいたデータの変動から結論にいたる推論をするための道具として整備されてきた。「統計学」と聞くと、多くの学生はいやな数式やらめんどうな計算を条件反射的に思い出すであろう。しかし、生物統計学の核は「統計」ではなく、むしろ「生物」にある。研究者が日常的に取り組んでいる生物学的問題−生態・行動・遺伝などなど−がまずはじめにある。統計とはこの生物学的問題から発する推論問題を解く道具を提供する。したがって、生物学畑の統計ユーザーにとって必要なのは、どのような統計手法が自分にとって道具となり得るのか（なり得ないのか）、そしてユーザーが選んだ統計手法をどこまで責任をもって使いこなせるのか、という問題意識であると私は考える。今回の講義と演習では、生物統計学の基本となる統計学的な「ものの考え方」を説明した上で、フリーの統計解析ソフトウェアとして定評のあるＲを用いた演習をパソコンを使って行なう。具体的には、データ可視化・パラメトリック統計学・実験計画法・線形統計モデルなどを予定している。生物統計学の事前知識はとくに要求していないが、具体的な問題状況ないし問題意識をもっていると理解が深まるだろう。

タイムテーブル（場所：学術情報メディアセンター・B205室）

7月3日（火）: 9:30〜17:30

09:30〜10:30　統計学概論／Ｒ起動確認
10:40〜12:00　データ視覚化／パラメトリック統計学の世界観
13:00〜14:30　統計モデルとは何か／確率変数と確率分布
14:40〜16:10　正規分布の諸性質
16:20〜17:30　実験計画法の基本：完全無作為化法

7月4日（水）: 9:30〜17:30

09:30〜10:30　実験計画法の応用：乱塊法とその応用
10:40〜12:00　線形統計モデル：パラメーター推定とモデル選択
13:00〜14:30　一般化線形モデルへの拡張
14:40〜16:10　ベイズ統計学の基礎
16:20〜17:30　ベイズ統計学の演習とベイジアンMCMC

上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトは別途ファイルで配布しますので，1GB以上のUSBメモリーを持参してください．R実習には学術情報メディアセンターの Windows PC を用います．

参考：筑波大学 manaba コース情報 → 数理生物学 I（EB64011） ※内部のみ

・岡山大学農学部「昆虫科学」集中講義：2017年12月20日（水）〜22日（金）

1）統計学概論
2）実験計画法
3）〈R〉でラクラク分散分析
4）〈R〉による統計解析
5）一般化線形モデル
6）統計学ブックガイド
7) 統計の落とし穴と蜘蛛の糸

タイムテーブル（岡山大学農学部一号館一階情報教育室）

12月20日（水）

09:30〜10:30　統計学概論（統計学的思考と科学的推論）
10:45〜12:00　Ｒ／Ｒcmdr／RStudioの動作確認
13:00〜14:30　データのばらつき：偏差・平方和・分散
14:45〜16:30　確率分布とパラメトリック統計学

12月21日（木）

09:30〜10:30　実験計画法（1）：完全無作為化法
10:45〜12:00　実験計画法（2）：分散分析と多重比較
13:00〜14:30　実験計画法（3）：乱塊法とその応用
14:45〜16:30　統計的モデル選択論

12月22日（金）

09:30〜10:30　線形モデルとその一般化（GLM）
10:45〜12:00　ベイズ統計学とベイジアンMCMC

※上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトは別途ファイルで配布しますので，1GB以上のUSBメモリーを持参してください．シラバス（岡山大学）

・大分県農林水産研究指導センター主催「数理統計研修（基礎編）」テキスト：2017年12月6日（水）〜8日（金）

1）統計学概論
2）実験計画法
3）〈R〉でラクラク分散分析
4）〈R〉による統計解析
5）多変量解析概論
6）一般化線形モデル
7）統計学ブックガイド
8) 統計の落とし穴と蜘蛛の糸

タイムテーブル（会場：大分県庁OAプラザ，大分市）

12月6日（水）

09:30〜10:30　統計学概論（統計学的思考と科学的推論）
10:45〜12:00　Ｒ／Ｒcmdr／RStudioのインストールと動作確認
13:00〜14:30　データのばらつき：偏差・平方和・分散
14:45〜16:30　確率分布とパラメトリック統計学

12月7日（木）

09:30〜10:30　実験計画法（1）：完全無作為化法
10:45〜12:00　実験計画法演習（1）
13:00〜14:30　実験計画法（2）：乱塊法とその応用
14:45〜16:30　実験計画法演習（2）

12月8日（金）

09:30〜10:30　統計モデルとは何か
10:45〜12:00　統計モデル演習
13:00〜16:30　質疑討論

※上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトは別途ファイルで配布しますので，1GB以上のUSBメモリーを持参してください．

・横浜国立大学大学院環境情報学府「統計学＆データ解析道場」配布資料：2017年9月27日（水）〜29日（金）

1）統計学概論
2）実験計画法
3）〈R〉でラクラク分散分析
4）〈R〉による統計解析
5）多変量解析概論
6）一般化線形モデル
7）〈R〉で「ブーツ」
8）統計学ブックガイド

タイムテーブル（場所：情報基盤センター・パソコン実習室A）

9月27日（水）

09:30〜10:45　統計学概論／R・Rcmdr・RStudioのインストールと動作確認
10:45〜12:00　データの視覚化／箱ひげ図
13:30〜15:00　分散概念の導出／統計モデル概論
15:30〜16:30　確率変数と確率分布／確率分布曼荼羅／正規分布の諸性質

9月28日（木）

09:30〜12:00　実験計画法（1）：完全無作為化法の分散分析と多重比較
13:30〜15:00　実験計画法（2）：乱塊法の分散分析と多重比較
15:30〜16:30　モデル選択論の解説

9月29日（金）

09:30〜10:45　モデル選択論の演習
10:45〜12:00　一般化線形モデルへの拡張
13:30〜15:00　ベイズ統計学への入門
15:30〜16:30　ベイジアンMCMCの解説とデモ

※上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトなどは別途ファイルで配布しますので，2GB以上のUSBメモリーを持参してください．

・首都大学東京大学院理工学研究科「生命科学特論」：2017年9月15日（金）〜16日（土）／22日（金）〜23日（土）

配布資料［pdf］

タイムテーブル

9月15日（金）

10:30〜12:00　統計学概論／R・Rcmdr・RStudioの起動確認
13:15〜14:45　データの視覚化／箱ひげ図
15:00〜16:30　データとモデル／パラメトリック統計学の世界観

9月16日（土）

10:30〜12:00　分散概念の導出／記述統計学と推測統計学のちがい
13:15〜14:45　確率分布曼荼羅／正規分布の諸性質
15:00〜16:30　実験計画法（1）：完全無作為化法の解説と演習／分散分析と多重比較

9月22日（金）

10:30〜12:00　実験計画法（2）：乱塊法（一要因）の解説・演習
13:15〜14:45　実験計画法（3）：乱塊法（二要因）の解説・演習
15:00〜16:30　モデル選択論の解説と演習

9月23日（土）

10:30〜12:00　一般化線形モデルの解説と演習（ロジスティック回帰とポアソン回帰）
13:15〜14:45　多変量解析（クラスター分析と主成分分析）
15:00〜16:30　ベイズ統計学とMCMC

上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトなどは別途ファイルで配布しますので，2GB以上のUSBメモリーを持参してください．また，必要に応じてその場で無線LANからダウンロードするので，首都大学東京の学内LANあるいは各自Wi-Fi接続できるようにパソコンの設定を確認してください．

【R事前インストールのお願い】今回の集中講義で使用するRならびにパッケージである R Commander（Rcmdr）さらに RStudio については事前にインストールをお願いいたします．インストールの手順と起動の確認は「R-InstallationGuide.zip」を参照してください．

・協友アグリ研究所統計研修「統計学およびデータ解析」：2017年7月26日（水）〜28日（金）

1）統計学概論
2）実験計画法
3）〈Ｒ〉でラクラク分散分析
4）統計学ブックガイド

タイムテーブル（会場：協友アグリ株式会社研究所［長野市］）

7月26日（水）

10:00〜11:00　統計学概論とデータ可視化
11:00〜12:00　Ｒ／Ｒcmdr／RStudioの動作確認と実習
13:00〜15:00　データのばらつき：偏差・平方和・分散
15:00〜17:00　パラメトリック統計学と確率分布（とくに正規分布）

7月27日（木）

10:00〜11:00　実験計画法（1）：完全無作為化法と多重比較
11:00〜12:00　実験計画法演習（1）
13:00〜15:00　実験計画法（2）：乱塊法とその応用（要因実験・分割区法）
15:00〜17:00　実験計画法演習（2）

7月28日（金）

10:00〜11:00　統計モデルを評価する：モデル選択論の解説と実習
11:00〜12:00　統計モデルを鍛える：一般化線形モデルへの入門
13:00〜15:00　多変量解析による複雑なデータの分析
15:00〜17:00　質疑討論と個別カウンセリング

【重要】R事前インストールのお願い：今回の講義で使用するRならびにパッケージ R Commander，さらに RStudio については事前にインストールをお願いいたします．インストールの手順と起動の確認については「R-InstallationGuide.zip」を参照してください．単にダウンロードするだけではなく，正常に起動することを確認してください．
【Mac OSX あるいは Linux ユーザーへの注意】Mac OS X 版あるいは Linux 版の R / Rcmdr / RStudio を使用される場合は，上記と同じくR関連ファイルを前もってインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．なお，Mac OS X については，事前に〈X11〉をアップルのサイトからインストールしておいてください（→ Apple「X11 および OS X について」）．X11 がないと R Commander が使用できなくなりますのでこれは必須です．
講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトは別途ファイルで配布しますので，1GB以上のUSBメモリーを持参してください．
必須ではありませんが，インターネットが使えるととても便利ですので，使用PCで利用できるWifi無線ルーターをおもちの方はご持参ください．

・2017年度・東京大学大学院理学系研究科「生物統計学」講義と実習（Sセメスター）

◯2017年4月5日（木）＠3階講義室統計曼荼羅

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
統計学概論（統計的なものの考え方と素朴統計学について）
統計環境Ｒのインストールと作動確認

◯2017年4月13日（木）＠3階講義室

R Commander を用いたデータ可視化演習 → Rスクリプト｜R出力結果（html）

◯2017年4月20日（木）＠201号室

箱ひげ図によるデータの特性（位置パラメーターと分散パラメーター）の表示
観察データと統計モデルとの関係
偏差・平方和・分散の導出と自由度の概念
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）
記述統計学と推測統計学のちがい

◯2017年4月27日（木）＠201号室

パラメトリック統計学への道のり　参考：確率分布曼荼羅（ウェブ版）
正規分布 \( N(\mu,\sigma^2) \) を中心とする確率分布について
正規分布 \( N(\mu,\sigma^2) \) 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）
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）→ 統計学ブックガイド

◯2017年5月11日（木）＠201号室　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
正規分布が降臨する
実験計画法での仮説検定の考え方について

◯2017年5月18日（木）＠201号室　実験計画法（2）

分散分析から多重比較へ
偏差の分割と線形統計モデルの直感的理解

◯2017年5月25日（木）＠201号室　実験計画法（3）

乱塊法のもとでの線形統計モデルとデータ処理の手順
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

◯2017年6月1日（木）＠201号室　モデル選択論

線形統計モデルを再考する
モデル選択論：尤度とAIC
Rを用いたモデル選択の実習：多項式回帰を中心に

◯2017年6月8日（木）＠201号室　一般化線形モデルとその応用

一般化線形統計モデル（GLM）
Rを用いたGLMの実習：ロジスティック回帰とポアソン回帰

◯2017年6月15日（木）＠201号室　多変量解析（1）：変量間の共変動と相関係数

二つの変量間の共分散と相関係数
Rを用いた2変量正規分布の実習

◯2017年6月22日（木）＠201号室　多変量解析（2）：主成分分析とクラスター分析

多変量解析：情報の視覚化とインフォグラフィクス
Rを用いた多変量解析の実習：クラスター分析と主成分分析

◯2017年6月29日（木）＠201号室　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
Rを用いたリサンプリング法の実習

◯2017年7月6日（木）＠201号室　ベイズ統計学（1）

ベイズ統計学の考え方とベイズ的推論について
ベイズ統計モデリングとベイジアンMCMC
Bayesian Coin Tosser による事前確率と事後確率の関係の実習
MC Robot を用いたMCMCの説明

◯2017年7月13日（木）＠201号室　ベイズ統計学（2）

Rを用いたベイジアンMCMCの実習

○レポート

レポート課題（2017年7月6日出題）【提出締切】2017年7月20日（木） ※new※

講義時間は毎週木曜第4限（14:55〜16:40），教室は本郷キャンパス理学部2号館201号室です．
講義に使用するハンドアウトがある場合はすべて本サイトで pdf ファイルとして公開しますので，必要に応じて閲覧あるいはダウンロードして下さい．紙としては配布しません．
必要に応じて講義室からインターネットを利用することがあるので，東京大学の学内無線LANあるいは各自Wi-Fi接続できるように設定を確認してください．
【R事前インストールのお願い】今回の講義で使用するRならびにパッケージ R Commander，さらに RStudio については事前にインストールをお願いいたします．インストールの手順と起動の確認については「R-InstallationGuide.zip」を参照してください．
【Mac OSX あるいは Linux ユーザーへの注意】Mac OS X 版あるいは Linux 版の R / Rcmdr / RStudio を使用される場合は，上記と同じくR関連ファイルを前もってインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．なお，Mac OS X については，事前に〈X11〉をアップルのサイトからインストールしておいてください（→ Apple「X11 および OS X について」）．X11 がないと R Commander が使用できなくなりますのでこれは必須です．
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 #TodaiStat を用います．なお，質問とその回答については毎回まとめて〈Inleiding tot de R-statistiek〉でも公開します．
参照：東京大学授業カタログ —— 三中信宏「生物統計学」

◇連載〈統計の落とし穴と蜘蛛の糸〉

羊土社から発行されている雑誌『実験医学』2014年2月号から隔月連載された〈統計の落とし穴と蜘蛛の糸〉記事のオンライン版です．

　→ オンライン連載トップページ
　　第1回　データ解析の第一歩は計算ではない（2014年2月号, pp. 442-447）
　　第2回　データの位置とばらつきを可視化しよう（2014年4月号, pp. 935-940）
　　第3回　データのふるまいをモデル化する（2014年6月号, pp. 1427-1433）
　　第4回　パラメトリック統計学への登り道〔1〕：ばらつきを数値化する（2014年8月号, pp. 2160-2163）
　　第5回　パラメトリック統計学への登り道〔2〕：自由度とは何か（2014年9月号, pp. 2314-2318）
　　第6回　確率変数と確率分布をもって山門をくぐる（2014年10月号, pp. 2642-2645）
　　第7回　正規分布という王様が誕生する（2014年11月号, pp. 2990-2994）
　　第8回　ピアソンが築いたパラメトリック統計学の土台（2014年12月号掲載, pp. 3123-3126）
　　第9回　秘宝：確率分布曼荼羅の発見！（2015年1月号掲載, pp. 110-113）
　　第10回　実験計画はお早めに：完全無作為化法（2015年2月号掲載, pp. 510-513）
　　第11回　正規分布を踏まえたパラメトリック統計学の降臨（2015年3月号掲載, pp. 628-632）
　　第12回（最終回）　統計データ解析の地上世界と天空世界：連載の総括として（2015年4月号掲載, pp. 978-982）

※連載終了．本連載は単行本として出版されました：三中信宏『みなか先生といっしょに統計学の王国を歩いてみよう：情報の海と推論の山を越える翼をアナタに！』（2015年6月5日刊行，羊土社，東京，191 pp., 本体価格2,300円, ISBN:978-4-7581-2058-6 → 目次｜版元ページ｜コンパニオンサイト）．本書の刊行にともない，上記オンライン版は2015年5月7日をもって公開終了となりました．［2015年5月20日］　

・2016年度・東京大学大学院理学系研究科「生物統計学」講義と実習（Aセメスター）

◯2016年9月29日（木）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
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）
統計計算環境Ｒのインストールと作動確認

◯2016年10月6日（木）【休講】ブエノス・アイレスでの国際会議（Hennig XXXV）参加のため
◯2016年10月13日（木）統計学ブックガイド

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）
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）
記述統計学と推測統計学のちがい
偏差・平方和・分散の導出と自由度の概念
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）

◯2016年10月20日（木）参考：確率分布曼荼羅（ウェブ版）

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）
分散推定値の不偏性 \( E[S^2]=\sigma^2 \) の証明

◯2016年10月28日（木）【休講】第202回農林交流センターワークショップ〈分子系統樹推定法：理論と応用〉（つくば）主宰のため
◯2016年11月8日（火）【休講】農業・食品産業技術総合研究機構主宰数理統計研修（つくば）出講のため
◯2016年11月10日（木）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
正規分布が降臨する
実験計画法での仮説検定の考え方について

◯2016年11月17日（木）実験計画法（2）

分散分析から多重比較へ
偏差の分割と線形統計モデルの直感的理解
乱塊法のもとでの線形統計モデルとデータ処理の手順

◯2016年11月24日（木）実験計画法（3）

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
線形統計モデルを再考する

◯2016年12月1日（木）モデル選択論

モデル選択論：尤度とAIC
Rを用いたモデル選択の実習：多項式回帰を中心に

◯2016年12月8日（木）一般化線形モデル

一般化線形統計モデル（GLM）
Rを用いたGLMの実習：ロジスティック回帰とポアソン回帰

◯2016年12月15日（木）変量間の共変動

二つの変量間の共分散と相関係数
Rを用いた2変量正規分布の実習

◯2016年12月22日（木）多変量解析

多変量解析：情報の視覚化とインフォグラフィクス
Rを用いた多変量解析の実習：クラスター分析と主成分分析

◯2017年1月5日（木）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
Rを用いたリサンプリング法の実習 → primates.nex

◯2017年1月19日（木）【補講：4限】ベイズ統計学（1）

ベイズ統計学の考え方とベイズ的推論について
Bayesian Coin Tosser による事前確率と事後確率の関係の実習

◯2017年1月19日（木）【補講：5限】ベイズ統計学（2）

ベイズ統計モデリングとベイジアンMCMC
MC Robot を用いたMCMCの説明
Rを用いたベイジアンMCMCの実習

◯2017年1月26日（木）【補講：4限】生物系統学への応用

系統推定の原理
系統推定のための統計学的手法：最尤法とベイズ法
Rパッケージapeを用いた分子系統推定の実習

○レポート

レポート課題：日本語 | English（2017年1月19日出題）※2017年2月 2日 9日（木）提出締切※ ※new※

講義時間は毎週木曜第4限（14:55〜16:40），教室は本郷キャンパス理学部2号館148教室です．
講義に使用するハンドアウトがある場合はすべて本サイトで pdf ファイルとして公開しますので，必要に応じて閲覧あるいはダウンロードして下さい．紙としては配布しません．
必要に応じて講義室からインターネットを利用することがあるので，東京大学の学内無線LANあるいは各自Wi-Fi接続できるように設定を確認してください．
【R事前インストールのお願い】今回の講義で使用するRならびにパッケージ R Commander，さらに RStudio については事前にインストールをお願いいたします．インストールの手順と起動の確認については「R-InstallationGuide.zip」を参照してください．
【Mac OSX あるいは Linux ユーザーへの注意】Mac OS X 版あるいは Linux 版の R / Rcmdr / RStudio を使用される場合は，上記と同じくR関連ファイルを前もってインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．なお，Mac OS X については，事前に〈X11〉をアップルのサイトからインストールしておいてください（→ Apple「X11 および OS X について」）．X11 がないと R Commander が使用できなくなりますのでこれは必須です．
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 #TodaiStat を用います．なお，質問とその回答については毎回まとめて〈Inleiding tot de R-statistiek〉でも公開します．
参照：東京大学授業カタログ —— 三中信宏「生物統計学」

・熊本県農業研究センター所内研修会（統計研修）配布資料：2017年2月6日（月）〜7日（火）

1）統計学概論
2）実験計画法
3）〈Ｒ〉でラクラク分散分析
4）〈Ｒ〉による統計解析
5）一般化線形モデル
6) 統計の落とし穴と蜘蛛の糸
7）統計学ブックガイド

タイムテーブル（場所：熊本県農業研究センター）

2月6日（月）

09:00〜10:30　統計学概論
10:45〜12:00　Ｒ・Ｒ commander・RStudio の作動確認
13:00〜14:30　確率分布とパラメトリック統計学／正規分布の諸性質
14:45〜16:30　実験計画法（1）：完全無作為化法の原理と演習

2月7日（火）

09:00〜10:30　実験計画法（2）：乱塊法と分割区法
10:30〜12:00　実験計画法（3）：多要因実験
13:00〜14:30　線形統計モデルとモデル選択論
14:45〜17:00　質疑討論と個別コンサルティング

※上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトは別途ファイルで配布しますので，1GB以上のUSBメモリーを持参してください．なお，本研修に参加される受講者は Windows 版の「R」本体ならびにパッケージ「Rコマンダー（Rcmdr）」および「Rスタジオ（RStudio）」のインストールを事前にすませてから参加してください．インストール手順の詳細についてはこちらをごらんください：「R-InstallationGuide.zip」（自己解凍zip圧縮ファイル）．なお，「Windows環境で「R」を導入するための絶対確実な方法」もごらんください．

・大分県農林水産研究指導センター主催「数理統計研修（基礎編）」テキスト：2016年12月5日（月）〜7日（水）

1）統計学概論
2）実験計画法
3）〈Ｒ〉でラクラク分散分析
4）〈Ｒ〉による統計解析
5）多変量解析概論
6）一般化線形モデル
7）統計学ブックガイド
8) 統計の落とし穴と蜘蛛の糸

タイムテーブル（会場：大分県庁OAプラザ，大分市）

12月5日（月）

09:30〜10:30　統計学概論（統計学的思考と科学的推論）
10:45〜12:00　Ｒ／Ｒcmdr／RStudioのインストールと動作確認
13:00〜14:30　データのばらつき：偏差・平方和・分散
14:45〜16:30　確率分布とパラメトリック統計学

12月6日（火）

09:30〜10:30　実験計画法（1）：完全無作為化法
10:45〜12:00　実験計画法演習（1）
13:00〜14:30　実験計画法（2）：乱塊法とその応用
14:45〜16:30　実験計画法演習（2）

12月7日（水）

09:30〜10:30　統計モデルとは何か
10:45〜12:00　統計モデル演習
13:00〜16:30　質疑討論

・宮崎県総合農業試験場主催・数理統計研修（基礎編）配布資料：2016年11月28日（月）〜11月29日（火）

1）統計学概論
2）実験計画法
3）〈Ｒ〉でラクラク分散分析
4）〈Ｒ〉による統計解析
5) 統計の落とし穴と蜘蛛の糸

タイムテーブル（会場：宮崎県総合農業試験場・研修棟）

11月28日（月）

09:30〜10:30　統計学概論
10:45〜12:00　Ｒ／Ｒcmdr／RStudioのインストールと動作確認
13:00〜14:30　データの視覚化／パラメトリック統計学の世界観
14:45〜16:00　確率変数と確率分布／正規分布の性質

11月29日（火）

09:30〜10:30　実験計画法（1）：完全無作為化法と多重比較
10:45〜12:00　実験計画法（2）：乱塊法
13:00〜14:30　実験計画法（3）：分割区法と細分区法
14:45〜15:30　質疑・討論

・宮崎県総合農業試験場主催・数理統計研修（応用編）配布資料：2016年12月19日（月）〜20日（火）

1）多変量解析概論
2）一般化線形モデル
3）統計学ブックガイド

タイムテーブル（場所：宮崎県総合農業試験場・研修棟）

12月19日（月）

09:30〜11:00　実験計画法演習
11:15〜12:00　統計モデル入門
13:00〜14:30　線形統計モデルとモデル選択論
14:45〜16:00　モデル選択演習

12月20日（火）

09:30〜10:30　一般化線形統計モデルの理論と実習
10:45〜12:00　変量間の共分散と相関係数
13:00〜14:15　多変量解析法とその実習
14:30〜15:30　質疑と個別コンサルティング

・沖縄実地研究指導実施計画〈統計処理を用いた研究計画・分析指導〉：2016年10月31日（月）〜11月2日（水）

配布資料［pdf］

タイムテーブル（会場：沖縄県農業研究センター＠糸満市）

10月31日（月）

10:30〜12:00　統計学概論とＲ／Ｒcmdr／RStudioの動作確認
13:00〜14:30　データのばらつき：偏差・平方和・分散
14:45〜16:30　確率分布とパラメトリック統計学

11月1日（火）

10:30〜12:00　実験計画法（1）：完全無作為化法の原理
13:00〜14:30　実験計画法（2）：完全無作為化法の演習
14:45〜16:30　実験計画法（3）：多重比較について

11月2日（水）

10:30〜12:00　実験計画法（4）：乱塊法の原理と演習
13:00〜14:30　線形統計モデルとその利用
14:45〜16:30　質疑討論と個別コンサルティング

上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトなどは別途ファイルで配布しますので，2GB以上のUSBメモリーを持参してください．

・首都大学東京大学院理工学研究科「生命科学特論」：2016年9月16日（金）〜17日（土）／23日（金）〜24日（土）

配布資料［pdf］

タイムテーブル

9月16日（金）

10:30〜12:00　統計学概論／R・Rcmdr・RStudioの起動確認
13:30〜14:45　データの視覚化／箱ひげ図
15:00〜16:30　データとモデル／パラメトリック統計学の世界観

9月17日（土）

10:30〜12:00　分散概念の導出／記述統計学と推測統計学のちがい
13:30〜14:45　確率分布曼荼羅／正規分布の諸性質
15:00〜16:30　実験計画法（1）：完全無作為化法の解説と演習

9月23日（金）

10:30〜12:00　多重比較の解説・演習
13:30〜14:45　実験計画法（2）：乱塊法（一要因＆二要因）の解説・演習
15:00〜16:30　モデル選択論の解説

9月24日（土）

10:30〜12:00　モデル選択論の演習
13:30〜14:45　一般化線形モデルの解説と演習（ロジスティック回帰とポアソン回帰）
15:00〜16:30　ベイズ統計学とMCMC

上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトなどは別途ファイルで配布しますので，2GB以上のUSBメモリーを持参してください．また，必要に応じてその場で無線LANからダウンロードするので，首都大学東京の学内LANあるいは各自Wi-Fi接続できるようにパソコンの設定を確認してください．

・帯広畜産大学統計セミナー配布資料：2016年2月29日（月）〜3月1日（火）

1) 統計学概論
2) Ｒによる統計解析
3) 実験計画法
4) Ｒによる分散分析
5) 一般化線形モデル
6) 統計学お薦め本リスト
7) 解説資料（zip圧縮）

タイムテーブル（場所：帯広畜産大学講義棟1階・5番講義室）

2月29日（月）

09:00〜11:00　統計学概論／Ｒ作動確認／データ視覚化
11:00〜12:00　パラメトリック統計学の世界観／統計モデルとは何か
13:00〜14:30　確率変数と確率分布／正規分布の諸性質
14:30〜16:00　実験計画法（1）：完全無作為化法と多重比較

3月1日（火）

09:00〜11:00　実験計画法（2）：乱塊法と多要因実験
11:00〜12:00　線形統計モデル：パラメーター推定とモデル選択
13:00〜14:00　一般化線形モデルへの拡張
14:00〜16:00　ベイズ統計学とベイジアンMCMC

講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトは別途ファイルで配布しますので，1GB以上のUSBメモリーを持参してください．本講義の受講者は（できれば）Windows 版の「R」本体ならびにパッケージ「Rコマンダー（Rcmdr）」および「Rスタジオ（RStudio）」のインストールを事前にすませてから参加してください．インストール手順の詳細についてはこちらをごらんください：「R-InstallationGuide.zip」（自己解凍zip圧縮ファイル）．なお，ワタクシの記事「Windows環境で「R」を導入するための絶対確実な方法」もごらんください．Mac OS X 版あるいは Linux 版の R / Rcmdr / RStudio を使用される場合は，前もってインストールした上で，各自の責任で作動確認をお願いいたします．

・京都大学霊長類研究所統計講義配布資料：2016年2月22日（月）〜23日（火）

1) 統計学概論
2) 実験計画法
3) Ｒによる分散分析
4) 一般化線形モデル
5) 統計学お薦め本リスト
6) 解説資料（zip圧縮）

タイムテーブル（場所：京都大学霊長類研究所セミナー室）

2月22日（月）

10:00〜12:00　統計学概論／Ｒ作動確認／データ視覚化
13:00〜14:00　パラメトリック統計学の世界観／統計モデルとは何か
14:00〜15:00　確率変数と確率分布／正規分布の諸性質
15:00〜16:30　実験計画法の基本：完全無作為化法
16:30〜17:00　質疑

2月23日（火）

10:00〜11:00　実験計画法の応用：乱塊法
11:00〜12:00　線形統計モデル：パラメーター推定とモデル選択
13:00〜14:30　一般化線形モデルへの拡張
14:30〜16:30　ベイズ統計学とベイジアンMCMC
16:30〜17:00　質疑と総合討論

・熊本県農業研究センター所内研修会（統計研修）配布資料：2016年2月9日（火）〜10日（水）

1) 統計学概論
2) 統計学お薦め本リスト
3) Ｒによる統計解析
4) 実験計画法
5) Ｒによる分散分析
6) 多変量解析概論
7) 一般化線形モデル
8) 解説資料（zip圧縮）

タイムテーブル（場所：熊本県農業研究センター）

2月9日（火）

09:00〜10:30　統計学概論／Ｒを用いたデータ視覚化演習
10:45〜12:00　統計モデルとは何か
13:00〜14:30　確率分布とパラメトリック統計学／正規分布の諸性質
14:45〜16:30　実験計画法と多重比較：完全無作為化法と乱塊法

2月10日（水）

09:00〜10:30　統計モデルとモデル選択論
10:30〜12:00　Rを用いた一般化線形モデル
13:00〜14:30　多変量解析の諸手法
14:45〜17:00　質疑討論と個別コンサルティング

講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトは別途ファイルで配布しますので，1GB以上のUSBメモリーを持参してください．本研修に参加される受講者は Windows 版の「R」本体ならびにパッケージ「Rコマンダー（Rcmdr）」および「Rスタジオ（RStudio）」のインストールを事前にすませてから参加してください．インストール手順の詳細についてはこちらをごらんください：「R-InstallationGuide.zip」（自己解凍zip圧縮ファイル）．なお，ワタクシの記事「Windows環境で「R」を導入するための絶対確実な方法」もごらんください．

・奈良県農業研究開発センター・生物統計学研修（応用編）配布資料：2016年2月4日（木）〜5日（金）

1）多変量解析概論
2）一般化線形モデル
3) 解説資料（zip圧縮）

タイムテーブル（場所：奈良県農業研究開発センター・1階会議室）

2月4日（木）

09:30〜10:30　実験計画法のさまざまな応用
10:45〜12:00　統計モデル：理論と実習
13:00〜14:30　モデル選択論と実習
14:45〜16:00　一般化線形統計モデルの理論と実習

2月5日（金）

09:30〜10:30　多変量解析（1）：主成分分析
10:45〜12:00　多変量解析（2）：クラスター分析
13:00〜14:45　個別統計コンサルティング
15:00〜16:00　質疑・討論

※上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトは別途ファイルで配布しますので，1GB以上のUSBメモリーを持参してください．本研修に参加される受講者は Windows 版の「R」本体ならびにパッケージ「Rコマンダー（Rcmdr）」および「Rスタジオ（RStudio）」のインストールを事前にすませてから参加してください．インストール手順の詳細についてはこちらをごらんください：「R-InstallationGuide.zip」（自己解凍zip圧縮ファイル）．なお，ワタクシの記事「Windows環境で「R」を導入するための絶対確実な方法」もごらんください．

・大分県農林水産研究指導センター主催「数理統計研修（基礎編）」テキスト：2015年12月7日（月）〜9日（水）

1) 統計学概論
2) 統計学お薦め本リスト
3) Ｒによる統計解析
4) 実験計画法
5) Ｒによる分散分析
6）一般化線形モデル
7) 解説資料（zip圧縮）

タイムテーブル（会場：大分県庁OAプラザ，大分市）

12月7日（月）

09:30〜10:30　統計学概論（統計学的思考と科学的推論）
10:45〜12:00　Ｒ／Ｒcmdr／RStudioのインストールと動作確認
13:00〜14:30　データのばらつき：偏差・平方和・分散
14:45〜16:30　確率分布とパラメトリック統計学

12月8日（火）

09:30〜10:30　実験計画法（1）：完全無作為化法
10:45〜12:00　実験計画法演習（1）
13:00〜14:30　実験計画法（2）：乱塊法とその応用
14:45〜16:30　実験計画法演習（2）

12月9日（水）

09:30〜10:30　統計モデルとは何か
10:45〜12:00　統計モデル演習
13:00〜16:30　質疑討論

・宮崎県総合農業試験場主催・数理統計研修（基礎編）配布資料：2015年11月30日（月）〜12月1日（火）

1）統計学概論
2）実験計画法
3）〈Ｒ〉でラクラク分散分析
4）〈Ｒ〉による統計解析

タイムテーブル（会場：宮崎県総合農業試験場・研修棟）

11月30日（月）

09:30〜10:30　統計学概論
10:45〜12:00　Ｒ／Ｒcmdr／RStudioのインストールと動作確認
13:00〜14:30　データの視覚化／パラメトリック統計学
14:45〜16:00　データのばらつき：偏差・平方和・分散

12月1日（火）

09:30〜10:30　確率変数と確率分布
10:45〜12:00　正規分布の性質
13:00〜14:30　実験計画法（1）：完全無作為化法
14:45〜15:30　質疑・討論

※上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトは別途ファイルで配布しますので，1GB以上のUSBメモリーを持参してください．なお，本研修に参加される受講者は Windows 版の「R」本体ならびにパッケージ「Rコマンダー（Rcmdr）」および「Rスタジオ（RStudio）」のインストールを事前にすませてから参加してください．インストール手順の詳細についてはこちらをごらんください：「R-InstallationGuide.zip」（自己解凍zip圧縮ファイル）．なお，ワタクシの記事「Windows環境で「R」を導入するための絶対確実な方法」もごらんください．

実際の講義進行は下記の通り：

11月30日（月）

09:30〜10:30　統計学概論
10:45〜12:00　Ｒ／Ｒcmdr／RStudioのインストールと動作確認
13:00〜14:30　データの視覚化／パラメトリック統計学の世界観
14:45〜16:00　確率変数と確率分布／正規分布の性質

12月1日（火）

09:30〜10:30　実験計画法（1）：完全無作為化法と多重比較
10:45〜12:00　実験計画法（2）：乱塊法
13:00〜14:30　実験計画法（3）：分割区法と細分区法
14:45〜15:30　質疑・討論

・宮崎県総合農業試験場主催・数理統計研修（応用編）配布資料：2015年12月14日（月）〜15日（火）

1）多変量解析概論
2）一般化線形モデル
3）統計学ブックガイド
4) 解説資料（zip圧縮）

タイムテーブル（場所：宮崎県総合農業試験場・研修棟）

12月14日（月）

09:30〜10:30　実験計画法（2）：乱塊法とその実習
10:45〜12:00　実験計画法（3）：要因実験と分割区法
13:00〜14:30　多重比較の方法
14:45〜16:00　線形統計モデルとモデル選択論

12月15日（火）

09:30〜10:30　一般化線形統計モデルの理論と実習
10:45〜12:00　変量間の共分散と相関係数
13:00〜14:15　多変量解析法とその実習
14:30〜15:30　質疑と個別コンサルティング

実際の講義進行は下記の通り：

12月14日（月）

09:30〜11:00　実験計画法演習
11:15〜12:00　統計モデル入門
13:00〜14:30　線形統計モデルとモデル選択論
14:45〜16:00　モデル選択演習

12月15日（火）

09:30〜10:30　一般化線形統計モデルの理論と実習
10:45〜12:00　変量間の共分散と相関係数
13:00〜14:15　多変量解析法とその実習
14:30〜15:30　質疑と個別コンサルティング

・2015年度・東京大学理学部冬学期「生物統計学」ハンドアウト（pdf）

1）2015年9月17日：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
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）
統計計算環境Ｒの紹介

2）2015年9月24日：統計学概論｜データとモデル｜統計学ブックガイド

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）｜RPubs出力
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）
記述統計学と推測統計学のちがい
偏差・平方和・分散の導出と自由度の概念
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）｜RPubs出力

3）2015年10月1日：確率変数と確率分布｜参考：確率分布曼荼羅（ウェブ版）

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）｜RPubs出力
分散推定値の不偏性 \( E[S^2]=\sigma^2 \) の証明 → 説明スライド

4）2015年10月8日：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
正規分布が降臨する
実験計画法での仮説検定の考え方について

5）2015年10月15日：実験計画法（2）

分散分析から多重比較へ
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）｜RPubs出力
乱塊法のもとでの線形統計モデルとデータ処理の手順

6）2015年10月22日

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
線形統計モデルを再考する

7）2015年10月29日［休講］※第196回農林交流センターワークショップ〈分子系統学の理論と実習〉主宰のため．
8）2015年11月5日：線形モデルと一般化線形モデル

モデル選択論：尤度とAIC
統計学の哲学：確証・反証・アブダクション — データと仮説との関係

９）2015年11月12日：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）｜RPubs

10）2015年11月19日：多変量解析概論

多変量解析の野望と挫折
インフォグラフィクスと情報の視覚化

11）2015年11月26日：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）

12）2015年12月3日：ベイズ統計モデリング

ベイズ統計学の考え方とベイズ的推論

13）2015年12月10日：生物系統学への応用｜文献リスト

ベイジアンMCMC
生物の分類と系統

14）［補講］2015年12月11日（金）＠521教室，8:30〜10:15

系統樹を推定するための統計学的手法

○レポート

レポート課題（2015年12月3日出題）※2015年12月17日（木）提出締切※
→ リンク先：
　Anscombe's quartet
　Beyond Bar and Line Graphs
　BoxPlotR

※講義時間は毎週木曜第5限（16:50〜18:35），教室は駒場キャンパス5号館522教室です．

講義に使用するハンドアウトはすべて本サイトで pdf ファイルとして公開しますので，必要に応じて閲覧あるいはダウンロードして下さい．紙としては配布しません．

※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．日本語表示はUnicode（UTF-8）ですので文字化けする場合は文字コードを変更してください．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 #TodaiStat 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 ）のフォローをしてください．なお，質問とその回答については毎回まとめて〈Inleiding tot de R-statistiek〉でも公開します．したがって，ツイッターのアカウント取得は本講義受講のための必要条件ではありません．

・横浜国立大学大学院環境情報学府「統計学＆データ解析道場」配布資料：2015年9月7日（月）〜9日（水）

1）統計学概論
2）実験計画法
3）〈R〉でラクラク分散分析
4）〈R〉による統計解析
5）多変量解析概論
6）一般化線形モデル
7）〈R〉で「ブーツ」：計算機統計学への密やかなお誘い
8）統計学ブックガイド

タイムテーブル（場所：情報基盤センター・パソコン実習室C・D）

9月7日（月）

09:30〜10:45　統計学概論（統計学的な「ものの見方」）
10:45〜12:00　R／Rcmdr／RStudioのインストールとパッケージ動作確認
13:30〜15:00　データ解析は視覚化に始まり視覚化に終わる
15:30〜17:00　Rcmdrを用いた統計グラフィクスの実習

9月8日（火）

09:30〜10:45　確率変数・確率分布とパラメトリック統計理論
10:45〜12:00　はじめに「ばらつき」ありき：偏差・平方和・分散
13:30〜15:00　実験計画法と分散分析；多重比較；線形モデル
15:30〜17:00　共分散と相関係数；多変量パラメトリック分布

9月9日（水）

09:30〜10:45　Rプログラミングの実習
10:45〜12:00　モデル選択論；一般化線形モデルへの拡張
13:30〜15:00　リサンプリング計算統計学と多変量解析
15:30〜17:00　いやでもベイジアン；最後は質問タイムです

実際の講義進行は下記の通り：

9月7日（月）

09:30〜10:45　統計学概論／R・Rcmdr・RStudioのインストール
10:45〜12:00　R三点セットの動作確認
13:30〜15:00　データの視覚化／箱ひげ図
15:30〜16:30　分散概念の導出／統計モデル概論

9月8日（火）

09:30〜10:45　確率変数と確率分布／パラメトリック統計学概論
10:45〜12:00　確率分布曼荼羅／正規分布の諸性質
13:30〜15:00　実験計画法（1）：完全無作為化法の分散分析と多重比較
15:30〜16:30　実験計画法（2）：乱塊法の分散分析と多重比較

9月9日（水）

09:30〜10:45　Rプログラミングの実習
10:45〜12:00　モデル選択論；一般化線形モデルへの拡張
13:30〜15:00　LM・GLM・GAM混合効果モデル
15:30〜16:30　ベイズ統計学とMCMC

・首都大学東京大学院理工学研究科「生命科学特論」配布資料：2015年9月18日（金）〜19日（土）／25日（金）〜26日（土）

1）統計学概論
2）実験計画法
3）〈Ｒ〉でラクラク分散分析
4）〈Ｒ〉による統計解析
5）多変量解析概論
6）一般化線形モデル
7）〈Ｒ〉で「ブーツ」：計算機統計学への密やかなお誘い
8）統計学ブックガイド

タイムテーブル

9月18日（金）

10:30〜12:00　統計学概論（統計学的思考と科学的推論）
13:30〜14:45　Ｒ／Ｒcmdr／RStudio と関連パッケージの動作確認
15:00〜16:30　データを「目で見る」こと；正規分布の帝国

9月19日（土）

10:30〜12:00　「ばらつき」ありき：偏差・平方和・分散
13:30〜14:45　実験計画法と分散分析の線形モデル
15:00〜16:30　パラメトリック確率分布をＲで描画する

9月25日（金）

10:30〜12:00　平均値の差のリクツと陥穽；Ｒで多重比較する
13:30〜14:45　共分散と相関係数；多変量確率分布をＲで描く
15:00〜16:30　一般化線形モデルへの道とモデル選択論

9月26日（土）

10:30〜12:00　Ｒでリサンプリング統計学を体験する
13:30〜14:45　ベイズ統計学の門を叩く
15:00〜16:00　ベイジアンＭＣＭＣに手を染めてみる
16:00〜16:30　最後は質問タイムです

上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトなどは別途ファイルで配布しますので，2GB以上のUSBメモリーを持参してください．また，必要に応じてその場で無線LANからダウンロードするので，首都大学東京の学内LANあるいは各自Wi-Fi接続できるようにパソコンの設定を確認してください．

【Mac OSX ユーザーへの注意】事前に〈X11〉をアップルのサイトからインストールしておいてください（→ Apple「X11 および OS X について」）．X11 がないと R Commander が使用できなくなりますのでこの事前準備は必須です．

実際の講義進行は下記の通り：

9月18日（金）

10:30〜12:00　統計学概論／R・Rcmdr・RStudioのインストール
13:30〜14:45　Ｒ三点セットの動作確認
15:00〜16:30　データの視覚化／箱ひげ図

9月19日（土）

10:30〜12:00　分散概念の導出／記述統計学と推測統計学の世界観
13:30〜14:45　確率分布曼荼羅／正規分布の諸性質
15:00〜16:30　実験計画法（1）：完全無作為化法の解説と演習

9月25日（金）

10:30〜12:00　多重比較の解説・演習，
13:30〜14:45　実験計画法（2）：乱塊法（一要因＆二要因）の解説・演習
15:00〜16:30　モデル選択論の解説

9月26日（土）

10:30〜12:00　モデル選択論の演習
13:30〜14:45　一般化線形モデルの解説と演習（ロジスティック回帰とポアソン回帰）
15:00〜16:30　ベイズ統計学とMCMC

・2015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」

1）2015年4月10日：ガイダンス｜統計曼荼羅
　→ 質疑応答

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
R のインストールと起動の確認

2）2015年4月17日［※学会出張のため休講］
3）2015年4月24日：統計学概論｜統計学ブックガイド
　→ 質疑応答

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）2015年5月8日：確率変数と確率分布
　→ ダウンロード：Rcmdr_packages [65MB]｜data [34KB]｜script [20KB]｜docs [7.5MB]
　→ 質疑応答

R のインストールと起動の確認（続）

5）2015年5月15日：分散の推定と正規分布族
　→ 質疑応答

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）｜RPubs出力

6）2015年5月22日：実験計画法（1）｜参考：確率分布曼荼羅
　→ 質疑応答

観察データと統計モデルとの関係
データとモデルの関係をシミュレートする→ RandomError.R（スクリプト）｜RPubs出力

7）2015年5月29日：実験計画法（2）
　→ ダウンロード：TeachingDemos [2MB]
　→ 質疑応答

偏差・平方和・分散の導出と自由度の概念
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）｜RPubs出力

8）2015年6月5日：実験計画法（3）
　→ 質疑応答

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）｜RPubs出力

9）2015年6月12日：実験計画法（4）
　→ 質疑応答>

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

10）2015年6月19日：実験計画法（5）

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）｜RPubs
実験計画法での仮説検定の考え方について

11）2015年6月26日：線形モデルと一般化線形モデル

乱塊法のもとでの線形統計モデルとデータ処理の手順
分散分析から多重比較へ→多重比較ハンドアウト

12）2015年7月3日：変量間の共変動と相関

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：分割区法について
実験計画法と線形統計モデル

13）2015年7月7日（火）［補講］：多変量解析概論

モデル選択論：尤度とAIC
モデル選択デモンストレーション：RandomError_regression.R（スクリプト）｜RPubs

　　　※この補講は「3限・342教室」で開講します．

14）2015年7月10日：リサンプリング統計手法

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）

15）2015年7月17日

多次元データと多変量解析
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）

16）2015年7月24日：生物系統学への応用(1)｜生物系統学への応用(2)

生物の分類と系統：統計学との関わり
総括：統計的データ解析の「心」とは？

レポート課題｜データファイル「PlantGrowth.txt」（2015年7月10日出題）※2015年7月24日（金）提出締切※

※講義時間は毎週金曜第2限（10:40〜12:10），世田谷キャンパス（教室はコンピューター演習室5）

本講義では，スライドを用いた説明とともに，統計解析ソフトウェアを用いたパソコン実習を行ないます．実習で用いるソフトウェアについては講義初回時にインストール作業をします．使用するソフトウェアは Windows 版の「R」ならびにパッケージ「Rコマンダー（Rcmdr）」です．

※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．ツイッターを使用する受講生は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．なお，質問とその回答については毎回まとめて〈Inleiding tot de R-statistiek〉でも公開します．したがって，ツイッターのアカウント取得は本講義受講のための必要条件ではありません．

・2015年度・東京農業大学応用生物科学部バイオサイエンス学科「生物統計学」

1）2015年4月10日：ガイダンス｜統計曼荼羅
　→ 質疑応答

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

2）2015年4月17日［※学会出張のため休講］
3）2015年4月24日：統計学概論｜統計学ブックガイド
　→ 質疑応答

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）2015年5月8日：確率変数と確率分布
　→ 質疑応答

観察データと統計モデルとの関係
データとモデルの関係をシミュレートする→ RandomError.R（スクリプト）｜RPubs出力

5）2015年5月15日：分散の推定と正規分布族
　→ 質疑応答

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）｜RPubs出力
偏差・平方和・分散の導出と自由度の概念
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）｜RPubs出力

6）2015年5月22日：実験計画法（1）｜参考：確率分布曼荼羅
　→ 質疑応答

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）｜RPubs出力
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

7）2015年5月29日：実験計画法（2）
　→ 質疑応答

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

8）2015年6月5日：実験計画法（3）
　→ 質疑応答

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）｜RPubs
実験計画法での仮説検定の考え方について

9）2015年6月12日：実験計画法（4）
　→ 質疑応答

乱塊法のもとでの線形統計モデルとデータ処理の手順
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

10）2015年6月19日：実験計画法（5）

二要因乱塊法とその応用：分割区法について
分散分析から多重比較へ→多重比較ハンドアウト

11）2015年6月26日：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
モデル選択デモンストレーション：RandomError_regression.R（スクリプト）｜RPubs

12）2015年7月3日：変量間の共変動と相関｜多変量解析概論

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）
多次元データと多変量解析

13）2015年7月10日：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）

14）2015年7月13日（月）［補講］：生物系統学への応用(1)

生物の分類と系統

　　　※この補講は「3限・243教室」で開講します．

15）2015年7月17日：生物系統学への応用(2)

系統樹を推定するためのロジック

16）2015年7月24日：

系統推定法と統計学との関わり：バイオインフォマティクスとの接点
総括：巨大なデータの可視化と統計科学の可能性

レポート課題（2015年7月10日出題）※2015年7月24日（金）提出締切※

※講義時間は毎週金曜第3限（13:00〜14:30），世田谷キャンパス（教室は講義棟・242教室）

・奈良県農業研究開発センター・生物統計学研修（基礎編）配布資料：2015年6月8日（月）〜9日（火）

1）統計学概論
2）実験計画法
3）〈Ｒ〉でラクラク分散分析
4）〈Ｒ〉による統計解析
5）統計学ブックガイド

タイムテーブル（会場：奈良県農業研究開発センター・1階会議室）

6月8日（月）

09:30〜10:30　統計学概論（統計学的な「ものの見方」）
10:45〜12:00　Ｒ／Ｒcmdr／RStudio インストールとパッケージ動作確認
13:00〜14:30　データの視覚化／統計モデル／パラメトリック統計学
14:45〜16:00　データのばらつきの数値化：偏差・平方和・分散

6月9日（火）

09:30〜10:30　確率変数と確率分布／正規分布の性質
10:45〜12:00　実験計画法（1）：完全無作為化法
13:00〜14:30　実験計画法（2）：乱塊法
14:45〜15:30　質疑・討論

※上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲ関連ソフトウェアは下記URLからダウンロードして下さい：

　　1）Rインストーラー［170MB］
　　2）Rパッケージ［72MB］
　　3）講義スライド［111MB］
　　4）Rスクリプト［21KB］
　　5）Rデータ［35KB］
　　6）解説資料［8MB］

いずれも圧縮ファイル（zip）ですからそれぞれ展開してください．RならびにRStudioのインストールについては，私の解説記事「Windows環境で「R」を導入するための絶対確実な方法」を参考にして，事前にすませておいてください．Rパッケージのインストールは研修会場で行ないます．

・2014年度・東京大学理学部冬学期「生物統計学」ハンドアウト（pdf）

1）2014年10月9日配布：ガイダンス｜統計曼荼羅
　→ 質疑応答

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
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）
統計計算環境Ｒの紹介

2）2014年10月16日配布：統計学概論｜データとモデル｜統計学ブックガイド
　→ 質疑応答

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）｜RPubs出力
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）
記述統計学と推測統計学のちがい
偏差・平方和・分散の導出と自由度の概念
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）｜RPubs出力

3）2014年10月23日配布：確率変数と確率分布｜参考：確率分布曼荼羅（ウェブ版）
　→ 質疑応答

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）｜RPubs出力
分散推定値の不偏性 \( E[S^2]=\sigma^2 \) の証明 → 説明スライド

4）2014年10月30日配布：実験計画法（1）
　→ 質疑応答

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
正規分布が降臨する

5）2014年11月6日［休講］※第188回農林交流センターワークショップ〈分子系統学の理論と実習〉主宰のため．
6）2014年11月13日配布：実験計画法（2）
　→ 質疑応答

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）｜RPubs出力
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
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

7）2014年11月20日：線形モデルと一般化線形モデル
　→ 質疑応答

分散分析から多重比較へ
線形統計モデル
モデル選択論：尤度とAIC

8）2014年12月4日配布：変量間の共変動と相関
　→ 質疑応答>

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

９）2014年12月11日：多変量解析概論
　→ 質疑応答

二つの変量間の共分散と相関係数（続） → 二変量正規分布描画デモ：3dplot.R（スクリプト）｜RPubs
多変量解析の野望と挫折

10）2014年12月18日配布：リサンプリング統計手法
　→ 質疑応答

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）

11）2015年1月8日配布：ベイズ統計モデリング
　→ 質疑応答

ベイズ統計学の考え方
ベイジアンMCMCとベイズ的推論

12）2015年1月15日配布：生物系統学への応用｜文献リスト
　→ 質疑応答

生物の分類と系統

13）2015年1月22日※臨時休講
14）2015年1月28日（水）4限＆5限＠511教室（補講）：形態測定学への応用
　→ 質疑応答

系統樹を推定するための統計学的手法
かたちを測る数学と統計学

○レポート

レポート課題（2015年1月15日出題）※2015年1月29日（木）提出締切※

※講義時間は毎週木曜第5限（16:30〜18:00），教室は駒場キャンパス5号館511教室です．

※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 #TodaiStat 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 ）のフォローをしてください．

・熊本県農業研究センター所内研修会（統計研修）配布資料：2015年2月12日（木）〜13日（金）

１）統計学概論
２）統計学お薦め本リスト
３）Ｒによる統計解析
４）実験計画法
５）Ｒによる分散分析

タイムテーブル（場所：熊本県農業研究センター）

2月12日（木）

09:00〜10:30　統計学概論（統計学的思考と科学的推論）
10:45〜12:00　Ｒ／Ｒcmdr／RStudioを用いたデータ視覚化演習
13:00〜14:30　統計モデルとは何か
14:45〜16:30　確率分布とパラメトリック統計学

2月13日（金）

09:00〜10:30　実験計画法と多重比較：数値例による解説と演習
10:30〜12:00　統計的モデル選択論：原理と実例
13:00〜14:30　一般化線形モデルについて
14:45〜17:00　質疑討論と個別コンサルティング

なお，本研修に参加される受講者は Windows 版の「R」本体ならびにパッケージ「Rコマンダー（Rcmdr）」および「Rスタジオ（RStudio）」のインストールを事前にすませてから参加してください．R と Rcmdr のインストール手順の詳細に関しては農環研・三輪哲久氏のサイトが参考になります．また RStudio に関しては公式サイトから最新のインストーラーをダウンロードして各自インストールしてください．なお，ワタクシの記事「Windows環境で「R」を導入するための絶対確実な方法」もごらんください．

・大分県農林水産研究指導センター主催「数理統計研修（基礎編）」テキスト：2014年12月8日（月）〜10日（火）

１）統計学概論
２）統計学お薦め本リスト
３）Ｒによる統計解析
４）実験計画法
５）Ｒによる分散分析

タイムテーブル（会場：大分県庁OAプラザ，大分市）

12月8日（月）

09:30〜10:30　統計学概論（統計学的思考と科学的推論）
10:45〜12:00　Ｒ／Ｒcmdr／RStudioのインストールと動作確認
13:00〜14:30　データのばらつき：偏差・平方和・分散
14:45〜16:30　確率分布とパラメトリック統計学

12月9日（火）

09:30〜10:30　実験計画法（1）：完全無作為化法
10:45〜12:00　実験計画法演習（1）
13:00〜14:30　実験計画法（2）：乱塊法とその応用
14:45〜16:30　実験計画法演習（2）

12月10日（水）

09:30〜10:30　統計モデルとは何か
10:45〜12:00　統計モデル演習
13:00〜16:30　質疑討論

・宮崎県総合農業試験場主催・数理統計研修（基礎編）配布資料：2014年10月20日（月）〜21日（火）

1）統計学概論
2）実験計画法
3）〈Ｒ〉でラクラク分散分析
4）〈Ｒ〉による統計解析

タイムテーブル（会場：宮崎県総合農業試験場）

10月20日（月）

09:30〜10:30　統計学概論（統計学的な「ものの見方」）
10:45〜12:00　Ｒ／Ｒcmdr／Rstudioのインストールとパッケージ動作確認
13:00〜14:30　データの視覚化／統計モデル／パラメトリック統計学
14:45〜16:00　データのばらつき：偏差・平方和・分散

10月21日（火）

09:30〜10:30　確率変数と確率分布
10:45〜12:00　正規分布の性質
13:00〜14:30　実験計画法（1）：完全無作為化法
14:45〜15:30　質疑・討論

※上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトは別途ファイルで配布しますので，2GB以上のUSBメモリーを持参してください．

・宮崎県総合農業試験場主催・数理統計研修（応用編）配布資料：2014年10月27日（月）〜28日（火）

1）多変量解析概論
2）一般化線形モデル
3）統計学ブックガイド

タイムテーブル（場所：宮崎県総合農業試験場）

10月27日（月）

09:30〜10:30　実験計画法（2）：乱塊法とその実習
10:45〜12:00　実験計画法（3）：要因実験と分割区法・細分区法
13:00〜14:30　統計モデル
14:45〜16:00　モデル選択論とその実習

10月28日（火）

09:30〜10:30　一般化線形統計モデルの理論
10:45〜12:00　一般化線形統計モデルの実習
13:00〜14:15　多変量データとその解析法および実習
14:30〜15:30　質疑・討論

・首都大学東京大学院理工学研究科「生命科学特論」配布資料：2014年9月19日（金）〜20日（土）／26日（金）〜27日（土）

1）統計学概論
2）実験計画法
3）〈Ｒ〉でラクラク分散分析
4）〈Ｒ〉による統計解析
5）多変量解析概論
6）一般化線形モデル
7）〈Ｒ〉で「ブーツ」：計算機統計学への密やかなお誘い
8）統計学ブックガイド

タイムテーブル（予定）

9月19日（金）

10:30〜12:00　統計学概論（統計学的思考と科学的推論）
13:30〜14:45　Ｒ／Ｒcmdr／RStudio と関連パッケージの動作確認
15:00〜16:30　データを「目で見る」こと；正規分布の帝国

9月20日（土）

10:30〜12:00　「ばらつき」ありき：偏差・平方和・分散
13:30〜14:45　実験計画法と分散分析の線形モデル
15:00〜16:30　パラメトリック確率分布をＲで描画する

9月26日（金）

10:30〜12:00　平均値の差のリクツと陥穽；Ｒで多重比較する
13:30〜14:45　共分散と相関係数；多変量確率分布をＲで描く
15:00〜16:30　一般化線形モデルへの道とモデル選択論

9月27日（土）

10:30〜12:00　Ｒでリサンプリング統計学を体験する
13:30〜14:45　ベイズ統計学の門を叩く
15:00〜16:00　ベイジアンＭＣＭＣに手を染めてみる
16:00〜16:30　最後は質問タイムです

上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．講義スライドならびに実習で用いるＲスクリプトは別途ファイルで配布しますので，2GB以上のUSBメモリーを持参してください．また，必要に応じてその場で無線LANからダウンロードするので，首都大学東京の学内LANあるいは各自Wi-Fi接続できるようにパソコンの設定を確認してください．

【Mac OSX ユーザーへの注意】事前にパソコンに付随する「Reinstall Drive USB」などから〈X11 system〉をインストールしておいてください．X11 がないと R Commander が使用できなくなりますのでこの事前準備は必須です．

・2014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

1）2014年4月11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

2）2014年4月18日配布：統計学概論｜統計学ブックガイド
　→ 質疑応答

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）

3）2014年4月25日配布：確率変数と確率分布
　→ 質疑応答

観察データと統計モデルとの関係
データとモデルの関係をシミュレートする→ RandomError.R（スクリプト）｜RPubs出力

4）2014年5月9日配布：分散の推定と正規分布族
　→ 質疑応答

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）｜RPubs出力
偏差・平方和・分散の導出と自由度の概念
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）｜RPubs出力

5）2014年5月16日配布：実験計画法（1）｜参考：確率分布曼荼羅
　→ 質疑応答

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）｜RPubs出力
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

6）2014年5月23日：実験計画法（2）
　→ 質疑応答

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）2014年5月30日配布：実験計画法（3）
　→ 質疑応答

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）｜RPubs
実験計画法での仮説検定の考え方について

8）2014年6月6日：実験計画法（4）

乱塊法のもとでの線形統計モデルとデータ処理の手順
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

9）2014年6月13日：実験計画法（5）

二要因乱塊法とその応用：分割区法について
分散分析から多重比較へ

10）2014年6月20日：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
モデル選択デモンストレーション：RandomError_regression.R（スクリプト）｜RPubs

11）2014年6月27日配布：変量間の共変動と相関

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）

12）2014年7月4日配布：多変量解析概論

多変量解析の野望と挫折
計算機統計学とリサンプリング手法

13）2014年7月11日配布：リサンプリング統計手法

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）

14）2014年7月18日配布：生物系統学への応用(1)

生物の分類と系統
系統樹を推定するためのロジック

15）2014年7月25日配布：生物系統学への応用(2)

系統推定法と統計学との関わり
総括：統計的データ解析の「心」とは？

レポート課題（1）（2014年7月4日出題）※2014年7月18日（金）提出締切※
レポート課題（2）（2014年7月25日出題）※2014年8月8日（金）提出締切※

※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．

・熊本県農業研究センター所内研修会（統計研修）配布資料：2014年2月20日（木）〜21日（金）

2月20日（木）

13:30〜15:00　統計学概論（統計学的思考と科学的推論）
15:00〜16:00　データを視覚化すること
16:00〜17:00　確率分布とパラメトリック統計学

2月21日（金）

09:00〜10:30　実験計画法（1）：完全無作為化法
10:30〜12:00　実験計画法（2）：乱塊法とその応用
13:00〜16:00　統計モデルと推定・検定
16:00〜17:00　質疑討論と個別コンサルティング

・2013年度・東京大学理学部冬学期「生物統計学」ハンドアウト（pdf）

1）2013年10月10日配布：ガイダンス｜統計曼荼羅
　→ 質疑応答

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
統計計算環境Ｒの紹介
統計曼荼羅

2）2013年10月17日配布：統計学概論｜統計学ブックガイド
　→ 質疑応答

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）
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）｜RPubs出力
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）

3）2013年10月24日配布：データとモデル｜確率変数と確率分布｜参考：確率分布曼荼羅
　→ 質疑応答

記述統計学と推測統計学のちがい
偏差・平方和・分散の導出と自由度の概念
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）｜RPubs出力
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）｜RPubs出力

4）2013年10月31日配布：実験計画法（1）
　→ 質疑応答

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

5）2013年11月7日［休講］※第176回農林交流センターワークショップ〈分子系統学の理論と実習〉主宰のため．
6）2013年11月14日配布：実験計画法（2）
　→ 質疑応答

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）｜RPubs出力
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
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

7）2013年11月28日：線形モデルと一般化線形モデル
　→ 質疑応答

分散分析から多重比較へ
線形統計モデル
モデル選択論：尤度とAIC

8）2013年12月5日配布：変量間の共変動と相関
　→ 質疑応答

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

９）2013年12月12日：多変量解析概論
　→ 質疑応答

二つの変量間の共分散と相関係数（続） → 二変量正規分布描画デモ：3dplot.R（スクリプト）｜RPubs
多変量解析の野望と挫折

10）2013年12月19日配布：リサンプリング統計手法
　→ 質疑応答

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）

11）2014年1月9日配布：ベイズ統計モデリング
　→ 質疑応答

ベイズ統計学の考え方

12）2014年1月16日配布：生物系統学への応用｜文献リスト

ベイジアンMCMCとベイズ的推論
生物の分類と系統

14）2014年1月23日配布
　→ 質疑応答

系統樹を推定するための方法論

15）2014年1月30日（補講）配布：形態測定学への応用
　→補講は5限522教室（いつもと同じです）　→ 質疑応答　※new※

かたちを測る数学と統計学
幾何学的形態測定学の理論と応用

○レポート

レポート課題（2014年1月16日出題）※2013年2月7日（金）提出締切※

※講義時間は毎週木曜第5限（16:30〜18:00），教室は駒場キャンパス5号館522教室です．

・宮崎県総合農業試験場主催・数理統計研修（基礎編）配布資料：2013年12月2日（月）〜3日（火）

１）統計学概論
２）実験計画法
３）〈Ｒ〉でラクラク分散分析
４）〈Ｒ〉による統計解析

タイムテーブル（会場：宮崎県総合農業試験場）

10月15日（月）

09:30〜10:30　統計学概論（統計学的な「ものの見方」）
10:45〜12:00　Ｒ／Ｒcmdr／Rstudioのインストールとパッケージ動作確認
13:00〜14:30　データ解析は視覚化に始まり視覚化に終わる
14:45〜16:00　確率分布とパラメトリック統計学

10月16日（火）

09:30〜10:30　確率分布とパラメトリック統計学
10:45〜12:00　データのばらつき：偏差・平方和・分散
13:00〜15:00　実験計画法（1）：完全無作為化法
15:15〜16:00　質疑・討論

・宮崎県総合農業試験場主催・数理統計研修（応用編）配布資料：2013年12月9日（月）〜10日（水）

１）多変量解析概論
２）一般化線形モデル
３）〈Ｒ〉で「ブーツ」：計算機統計学への密やかなお誘い

タイムテーブル（場所：宮崎県総合農業試験場）

12月9日（月）

09:30〜10:30　実験計画法（2）：乱塊法とその応用
10:45〜12:00　統計モデルとは何か：Ｒを用いた実習
13:00〜14:30　モデル選択論と一般化線形モデル
14:45〜16:00　Ｒを用いた統計的データ分析の演習

12月10日（火）

09:30〜10:30　変量間の共分散
10:45〜12:00　多変量解析の技法
13:00〜14:30　計算統計学（リサンプリング法を中心に）
14:45〜16:00　質疑・討論

・大分県農林水産研究指導センター主催「数理統計研修（基礎編）」テキスト：2013年11月25日（月）〜27日（火）

11月25日（月）

09:30〜10:30　統計学概論（統計学的思考と科学的推論）
10:45〜12:00　Ｒ／Ｒcmdr／RStudioのインストールと動作確認
13:00〜14:30　データのばらつき：偏差・平方和・分散
14:45〜16:30　確率分布とパラメトリック統計学

11月26日（火）

09:30〜10:30　実験計画法（1）：完全無作為化法
10:45〜12:00　実験計画法演習（1）
13:00〜14:30　実験計画法（2）：乱塊法とその応用
14:45〜16:30　実験計画法演習（2）

11月27日（水）

09:30〜10:30　統計モデルとは何か
10:45〜12:00　統計モデル演習
13:00〜14:30　変量間の共分散と相関
14:45〜16:30　質疑討論

・農研機構主催「数理統計短期集合研修（基礎編＋応用編）」テキスト：2013年11月11日〜22日（つくば）

１）統計学概論と統計学お薦め本リスト
２）実験計画法と〈Ｒ〉分散分析
３）〈Ｒ〉による統計解析
４）多変量解析概論
５）計算機統計学入門

・首都大学東京大学院理工学研究科「生命科学特論」配布資料：2013年9月20日（金）〜21日（土）／27日（金）〜28日（土）

9月20日（金）

10:30〜12:00　統計学概論（統計学的思考と科学的推論）
13:30〜14:45　Ｒ／Ｒcmdr／RStudio と関連パッケージの動作確認
15:00〜16:30　データを「目で見る」こと；正規分布の帝国

9月21日（土）

10:30〜12:00　「ばらつき」ありき：偏差・平方和・分散
13:30〜14:45　実験計画法と分散分析の線形モデル
15:00〜16:30　パラメトリック確率分布をＲで描画する

9月27日（金）

10:30〜12:00　平均値の差のリクツと陥穽；Ｒで多重比較する
13:30〜14:45　共分散と相関係数；多変量確率分布をＲで描く
15:00〜16:30　一般化線形モデルへの道とモデル選択論

9月28日（土）

10:30〜12:00　Ｒでリサンプリング統計学を体験する
13:30〜14:45　ベイズ統計学の門を叩く
15:00〜16:00　ベイジアンＭＣＭＣに手を染めてみる
16:00〜16:30　最後は質問タイムです

・横浜国立大学大学院環境情報学府「統計学＆データ解析道場」配布資料：2013年9月9日（月）〜11日（水）

1）統計学概論
2）実験計画法
3）〈Ｒ〉でラクラク分散分析
4）〈Ｒ〉による統計解析
5）多変量解析概論
6）一般化線形モデル
7）〈Ｒ〉で「ブーツ」：計算機統計学への密やかなお誘い
8）統計学ブックガイド

タイムテーブル（場所：情報基盤センター・パソコン教室A）

9月9日（月）

09:30〜10:45　統計学概論（統計学的な「ものの見方」）
10:45〜12:00　Ｒ／Ｒcmdr／RStudioのインストールとパッケージ動作確認
13:30〜15:00　データ解析は視覚化に始まり視覚化に終わる
15:30〜17:00　Ｒcmdrを用いた統計グラフィクスの実習

9月10日（火）

09:30〜10:45　確率変数・確率分布とパラメトリック統計理論
10:45〜12:00　はじめに「ばらつき」ありき：偏差・平方和・分散
13:30〜15:00　実験計画法と分散分析；多重比較；線形モデル
15:30〜17:00　共分散と相関係数；多変量パラメトリック分布

9月11日（水）

09:30〜10:45　Ｒプログラミングの実習
10:45〜12:00　モデル選択論；一般化線形モデルへの拡張
13:30〜15:00　リサンプリング計算統計学と多変量解析
15:30〜17:00　いやでもベイジアン；最後は質問タイムです

・2013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

1）2013年4月12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

2）2013年4月19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）

3）2013年4月26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）

4）2013年5月10日配布：分散の推定と正規分布族｜参考：確率分布曼荼羅

偏差・平方和・分散の導出と自由度の概念
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）

5）2013年5月17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

6）2013年5月24日：実験計画法（2）

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

7）2013年5月31日配布：実験計画法（3）

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

8）2013年6月7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

9）2013年6月14日：モデル選択論

尤度とAIC

10）2013年6月21日配布：変量間の共変動と相関

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）2013年6月28日配布：多変量解析概論

多変量解析の野望と挫折
計算機統計学とリサンプリング手法

12）2013年7月5日配布：リサンプリング統計手法

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）2013年7月12日配布：生物系統学への応用

生物の分類と系統
系統樹を推定するためのロジック

14）2013年7月19日配布：生物系統学文献リスト

系統推定法と統計学との関わり
分子進化と分子系統

15）2013年7月26日：ベイズ統計モデリング

ベイズ統計学の考え方
総括：統計的データ解析の「心」とは？

レポート課題（1）（2013年6月28日出題）※2013年7月12日（金）提出締切※
レポート課題（2）（2013年7月26日出題）※2013年8月10日（土）提出締切※

※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）

・2012年度・東京大学理学部冬学期「生物統計学」ハンドアウト（pdf）

１）2012年10月11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
統計計算環境Ｒの紹介
統計曼荼羅

２）2012年10月18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）

３）2012年10月25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

４）2012年11月1日［休講］※分子系統学ワークショップ主宰のため．
５）2012年11月8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11月15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11月29日配布：実験計画法（2）

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12月6日配布：多重比較

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12月13日配布：線形モデルと一般化線形モデル

線形統計モデル
モデル選択論：尤度とAIC
一般化線形統計モデル

１０）2012年12月20日配布：変量間の共変動と相関｜多変量解析概論

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）
多変量解析の野望と挫折

１１）2013年1月10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）

１２）2013年1月17日配布：ベイズ統計モデリング

ベイズ統計学の考え方
ベイジアンMCMCとベイズ的推論

１３）2013年1月24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方法論

１４）2013年1月31日（補講）配布：形態測定学への応用

かたちを測る数学と統計学
幾何学的形態測定学の理論と応用

○レポート

レポート課題（2013年1月17日出題）※2013年2月8日（金）提出締切※　※new※

※講義時間は毎週木曜第5限（16:30〜18:00），教室は514教室（駒場キャンパス）．

・農林水産省食料産業局「特性審査のための統計分析に関する勉強会」講義：2013年2月15日（金）15:00〜17:00（農林水産省食料産業局第４・第５会議室）

１）統計学概論
２）統計学お薦め本リスト
３）実験計画法

・宮崎県総合農業試験場主催・数理統計研修（応用編）配布資料：2012年12月3日（月）〜4日（水）

12月3日（月）

09:30〜10:30　統計モデルとは何か
10:45〜12:00　Ｒを用いて線形統計モデルを立てる
13:00〜14:30　線形モデルの一般化
14:45〜16:00　モデル選択論
16:00〜17:00　Ｒを用いた統計的データ分析の実際

12月4日（火）

09:30〜10:30　変量間の共分散
10:45〜12:00　多変量解析の技法
13:00〜14:30　計算統計学（リサンプリング法を中心に）
14:45〜16:00　質疑・討論

・大分県農林水産研究指導センター主催「数理統計研修」テキスト：2012年11月26日〜28日（大分県庁OAプラザ，大分市）

１）統計学概論
２）統計学お薦め本リスト
３）Ｒによる統計解析
４）実験計画法
５）Ｒによる分散分析

タイムテーブル（予定）

11月26日（月）

09:30〜10:30　統計学概論（統計学的思考と科学的推論）
10:45〜12:00　Ｒ／Ｒcmdr／RStudioのインストールと動作確認
13:00〜14:30　確率分布とパラメトリック統計学
14:45〜16:30　データのばらつき：偏差・平方和・分散

11月27日（火）

09:30〜10:30　実験計画法（1）：完全無作為化法
10:45〜12:00　実験計画法演習（1）
13:00〜14:30　実験計画法（2）：乱塊法とその応用
14:45〜16:30　実験計画法演習（2）

11月28日（水）

09:30〜10:30　統計モデルとは何か
10:45〜12:00　統計モデル演習
13:00〜14:30　変量間の共分散と相関
14:45〜16:30　質疑討論

・農研機構主催「数理統計短期集合研修（基礎編＋応用編）」テキスト：2012年11月5日〜16日（つくば）

１）統計学概論と統計学お薦め本リスト
２）実験計画法と〈Ｒ〉分散分析
３）〈Ｒ〉による統計解析
４）多変量解析概論
５）計算機統計学入門

・宮崎県総合農業試験場主催・数理統計研修（基礎編）配布資料：2012年10月15日（月）〜16日（水）

１）統計学概論
２）実験計画法
３）〈Ｒ〉でラクラク分散分析
４）〈Ｒ〉による統計解析

タイムテーブル（場所：宮崎県総合農業試験場）

10月15日（月）

09:30〜10:30　統計学概論（統計学的な「ものの見方」）
10:45〜12:00　Ｒ／Ｒcmdr／Rstudioのインストールとパッケージ動作確認
13:00〜14:30　データ解析は視覚化に始まり視覚化に終わる
14:45〜16:00　Ｒcmdrを用いた統計グラフィクスの実習
16:00〜17:00　確率分布とパラメトリック統計学

10月16日（火）

09:30〜10:30　データのばらつき：偏差・平方和・分散
10:45〜12:00　実験計画法（1）：完全無作為化法
13:00〜15:00　実験計画法（2）：乱塊法とその応用
15:15〜16:00　質疑・討論

・首都大学東京大学院理工学研究科「生命科学特論」配布資料：2012年9月21日（金）〜22日（土）／28日（金）〜29日（土）

１）統計学概論
２）実験計画法
３）〈Ｒ〉でラクラク分散分析
４）〈Ｒ〉による統計解析
５）多変量解析概論
６）一般化線形モデル
７）〈Ｒ〉で「ブーツ」：計算機統計学への密やかなお誘い

タイムテーブル（予定）

9月21日（金）

10:30〜12:00　統計学概論（統計学的思考と科学的推論）
13:00〜14:15　Ｒ／Ｒcmdr／RStudio と関連パッケージの動作確認
14:30〜15:45　データを「目で見る」こと；正規分布の帝国
16:00〜17:00　「ばらつき」ありき：偏差・平方和・分散

9月22日（土）

10:30〜12:00　実験計画法と分散分析の線形モデル
13:00〜14:00　パラメトリック確率分布をＲで描画する

9月28日（金）

10:30〜12:00　平均値の差のリクツと陥穽；Ｒで多重比較する
13:30〜14:45　共分散と相関係数；多変量確率分布をＲで描く
15:00〜16:30　一般化線形モデルへの道とモデル選択論

9月29日（土）

10:30〜12:00　Ｒでリサンプリング統計学を体験する
13:30〜14:45　ベイズ統計学の門を叩く
15:00〜16:00　ベイジアンＭＣＭＣに手を染めてみる
16:00〜16:30　最後は質問タイムです

・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

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

10）2012年6月22日

モデル選択論：尤度とAIC
一般化線形統計モデル

11）2012年6月29日配布：変量間の共変動と相関

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）

12）2012年7月6日配布：多変量解析概論

多変量解析の野望と挫折
計算機統計学とリサンプリング手法

13）2012年7月13日配布：リサンプリング統計手法

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）

補講）2012年7月19日（木）13:00〜14:30［3限］，442教室：生物系統学への応用

生物の分類と系統
系統樹を推定するためのロジック

14）2012年7月20日配布：生物系統学文献リスト

系統推定法と統計学との関わり
分子進化と分子系統

15）2012年7月27日：ベイズ統計モデリング

ベイズ統計学の考え方
総括：統計的データ解析の「心」とは？

レポート課題（1）（2012年6月22日出題）※2012年7月6日（金）提出締切※
レポート課題（2）（2012年7月20日出題）※2012年8月3日（金）提出締切※

※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）

・日本農業気象学会2012年全国大会・「若手の会」自由集会〈統計ソフトウェア R 入門〉

【日時】2012年3月14日（水）17:30〜19:30
【場所】大会 C 会場（大阪府立大学，堺） → 大会サイト／若手の会サイト

講演：三中信宏「Rが拓く新しい統計的データ解析への道」配布資料

ハンドアウト

講演スライドのピックアップ → pdf（2.9MB）

Ｒのサンプルデータとスクリプトファイル

R Commander 実習用サンプルデータ → 一要因完全無作為化法｜二要因乱塊法
RStudio 実習用スクリプトファイル → 標準正規分布｜分散推定値

・2011年度・東京大学理学部冬学期「生物統計学」ハンドアウト（pdf）

１）2011年10月6日配布：ガイダンス｜統計曼荼羅｜統計学ブックガイド（html）

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
統計計算環境Ｒの紹介
統計曼荼羅

２）2011年10月13日配布：統計学概論

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）

３）2011年10月20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

４）2011年10月27日［休講］※分子系統学ワークショップ主宰のため．
５）2011年11月10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）2011年11月17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）2011年12月1日配布：実験計画法（2）

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）2011年12月8日配布：多重比較

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）2011年12月15日配布：線形モデルと一般化線形モデル

線形統計モデル
一般化線形統計モデル
モデル選択論：尤度とAIC

１０）2011年12月22日配布：変量間の共変動と相関

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1月5日配布：多変量解析概論

多変量解析の野望と挫折

１２）2012年1月12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1月19日配布：ベイズ統計モデリング

ベイズ統計学の考え方
ベイジアンMCMCとベイズ的推論

１４）2012年1月26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方法論

１５）2012年1月31日（補講：4限＆5限）配布：形態測定学への応用

かたちを測る数学と統計学
幾何学的形態測定学の理論と応用

○レポート

レポート課題（2012年1月19日出題）※2012年2月2日（木）提出締切※

※講義時間は毎週木曜第5限（16:30〜18:00），教室は理学部旧1号館350号（本郷キャンパス）．

・大分県農林水産研究指導センター主催「数理統計基礎研修（応用編）」テキスト：2011年12月5日〜6日（大分県庁OAプラザ，大分市）

１）Ｒによる分散分析
２）多変量解析概論
３）計算機統計学入門

タイムテーブル（予定）

12月5日（月）

09:30〜10:30　統計モデルとは何か
10:45〜12:00　Ｒを用いて線形統計モデルを立てる
13:00〜14:30　線形モデルの一般化
14:45〜16:30　モデル選択論

12月6日（火）

09:30〜10:30　変量間の共分散
10:45〜12:00　多変量解析の技法
13:00〜14:30　計算統計学（リサンプリング法を中心に）
14:45〜16:30　Ｒを用いた統計的データ分析の実際

・大分県農林水産研究指導センター主催「数理統計基礎研修（基礎編）」テキスト：2011年11月21日〜22日（大分県庁OAプラザ，大分市）

１）統計学概論
２）統計学お薦め本リスト
３）Ｒによる統計解析
４）実験計画法

タイムテーブル（予定）

11月21日（月）

13:00〜14:30　統計学概論（統計学的思考と科学的推論）
14:45〜16:30　Ｒ／Ｒcmdrと関連パッケージの動作確認

11月22日（火）

09:30〜10:30　確率分布とパラメトリック統計学
10:45〜12:00　データのばらつき：偏差・平方和・分散
13:00〜14:30　実験計画法（1）：完全無作為化法
14:45〜16:30　実験計画法（2）：乱塊法とその応用

・農研機構主催「数理統計短期集合研修（基礎編＋応用編）」テキスト：2011年11月7日〜18日（つくば）

１）統計学概論と統計学お薦め本リスト
２）実験計画法と〈Ｒ〉分散分析
３）〈Ｒ〉による統計解析
４）多変量解析概論
５）計算機統計学入門

・首都大学東京大学院理工学研究科「生命科学特論」配布資料：2011年9月16日（金）〜17日（土）／23日（金）〜24日（土）

9月16日（金）

10:30〜12:00　統計学概論（統計学的思考と科学的推論）
13:30〜14:45　Ｒ／Ｒcmdrと関連パッケージの動作確認
15:00〜16:30　データを「目で見る」こと；正規分布の帝国

9月17日（土）

10:30〜12:00　「ばらつき」ありき：偏差・平方和・分散
13:30〜14:45　実験計画法と分散分析の線形モデル
15:00〜16:30　パラメトリック確率分布をＲで描画する

9月23日（金）

10:30〜12:00　平均値の差のリクツと陥穽；Ｒで多重比較する
13:30〜14:45　共分散と相関係数；多変量確率分布をＲで描く
15:00〜16:30　一般化線形モデルへの道とモデル選択論

9月24日（土）

10:30〜12:00　Ｒでリサンプリング統計学を体験する
13:30〜14:45　ベイズ統計学の門を叩く
15:00〜16:00　ベイジアンＭＣＭＣに手を染めてみる
16:00〜16:30　最後は質問タイムです

・横浜国立大学大学院環境情報学府GCOE特設講義「統計学＆データ解析道場」配布資料：2011年9月26日（月）〜28日（水）

１）統計学概論
２）実験計画法
３）〈Ｒ〉でラクラク分散分析
４）〈Ｒ〉による統計解析
５）多変量解析概論
６）一般化線形モデル
７）〈Ｒ〉で「ブーツ」：計算機統計学への密やかなお誘い

タイムテーブル（場所：情報基盤センター・パソコン教室A）

9月26日（月）

09:30〜10:45　統計学概論（統計学的な「ものの見方」）
10:45〜12:00　Ｒ／Ｒcmdrのインストールとパッケージ動作確認
13:30〜15:00　データ解析は視覚化に始まり視覚化に終わる
15:30〜17:00　Ｒcmdrを用いた統計グラフィクスの実習

9月27日（火）

09:30〜10:45　確率変数・確率分布とパラメトリック統計理論
10:45〜12:00　はじめに「ばらつき」ありき：偏差・平方和・分散
13:30〜15:00　実験計画法と分散分析；多重比較；線形モデル
15:30〜17:00　共分散と相関係数；多変量パラメトリック分布

9月28日（水）

09:30〜10:45　Ｒcmdrを用いたＲプログラミングの実習
10:45〜12:00　モデル選択論；一般化線形モデルへの拡張
13:30〜15:00　リサンプリング計算統計学と多変量解析
15:30〜17:00　いやでもベイジアン；最後は質問タイムです

・2011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

１）2011年4月22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

２）2011年5月6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）

３）2011年5月13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

４）2011年5月20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）

５）2011年5月27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

６）2011年6月3日配布：実験計画法（2）

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

７）2011年6月10日配布：線形モデルと一般化線形モデル

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

８）2011年6月17日配布：変量間の共変動と相関

実験計画法と線形統計モデル
モデル選択論：尤度とAIC

９）2011年6月24日配布：多変量解析概論

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）

１０）2011年7月1日配布：リサンプリング統計手法

多変量解析の野望と挫折

１１）2011年7月8日配布：ベイズ統計モデリング

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）

１２）2011年7月15日配布：生物系統学への応用

生物の分類と系統
系統樹を推定するためのロジック

１３）2011年7月15日（補講）配布：文献リスト※五限・112教室

さまざまな系統推定法
分子進化と分子系統

１４）2011年7月22日

ベイズ統計学の考え方
総括：統計的データ解析の「心」とは？

１５）2011年7月29日［休講］※ブラジル出張のため

レポート課題（1）（2011年6月17日出題）※2010年7月1日（月）提出締切※
レポート課題（2）（2010年7月22日出題）※2010年8月8日（月）提出締切※

※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112教室）

・2010年度・東京大学理学部冬学期「生物統計学」ハンドアウト（pdf）

１）2010年10月7日配布（ハンドアウト｜統計曼荼羅）
２）2010年10月14日配布（ハンドアウト1｜ハンドアウト2）
３）2010年10月21日配布（ハンドアウト）
４）2010年10月28日配布（ハンドアウト）
５）2010年11月4日配布（ハンドアウト）
６）2010年11月11日配布（ハンドアウト）
７）2010年11月18日配布（ハンドアウト）
８）2010年11月25日配布物なし
９）2010年12月2日配布（ハンドアウト）
１０）2010年12月9日配布（ハンドアウト）
１１）2010年12月16日配布（ハンドアウト）
１２）2011年1月6日配布物なし
１３）2011年1月13日配布（ハンドアウト
１４）2009年1月20日配布）ハンドアウト）

第1回レポート課題（2010年12月16日出題）※2009年12月28日（火）提出締切※
第2回レポート課題（2011年1月20日出題）※2010年2月1日（火）提出締切※

※講義時間は毎週木曜第5限（16:30〜18:00），教室は理学部旧1号館350号（本郷キャンパス）．

「学生による授業評価アンケート」集計結果（2011年1月20日実施）

・九州大学・比較社会文化研究科「データ解析概論」配布資料：2011年2月8日（火）〜2月10日（木）九州大学・伊都キャンパス

○ハンドアウト（pdf）※講義スライドは別途配布する．

○タイムテーブル（予定）

2月8日（火）

13:00〜14:30　統計学概論（統計学的な「ものの見方」）
15:00〜16:00　Ｒ／Ｒcmdrのインストールとパッケージ動作確認
16:00〜17:00　データ解析は視覚化に始まり視覚化に終わる

2月9日（水）

09:30〜11:00　確率変数・確率分布とパラメトリック統計理論
11:00〜12:00　はじめに「ばらつき」ありき：偏差・平方和・分散
13:00〜15:00　実験計画法と分散分析；多重比較；線形モデル
16:00〜18:00　【セミナー】分類思考と系統樹思考：多様性のパターン分析について

2月10日（木）

09:30〜10:45　モデル選択論；一般化線形モデルへの拡張
10:45〜12:00　共分散と相関係数；多変量パラメトリック分布
13:00〜15:00　リサンプリング計算統計学と多変量解析
15:30〜17:00　ベイズ統計学とベイジアンＭＣＭＣ／質疑応答

講義室は，九州大学・伊都キャンパス（→地図）・比文言文研究教育棟418号室／セミナーは同419号室．

・大分県農林水産研究指導センター「数理統計基礎研修」配布資料：2011年1月30日（月）〜2月2日（水）＠大分県庁新館9階・OAプラザ

○ハンドアウト（pdf）※講義スライドは別途配布する．

○タイムテーブル（予定）

1月31日（月）

09:30〜10:45　統計学概論（統計学的な「ものの見方」）
10:45〜12:00　Ｒ／Ｒcmdrのインストールとパッケージ動作確認
13:30〜15:00　データ解析は視覚化に始まり視覚化に終わる
15:30〜17:00　Ｒcmdrを用いた統計グラフィクスの実習

2月1日（火）

09:30〜10:45　確率変数・確率分布とパラメトリック統計理論
10:45〜12:00　はじめに「ばらつき」ありき：偏差・平方和・分散
13:30〜15:00　実験計画法と分散分析；多重比較；線形モデル
15:30〜17:00　共分散と相関係数；多変量パラメトリック分布

2月2日（水）

09:30〜10:45　Ｒcmdrを用いたＲプログラミングの実習
10:45〜12:00　モデル選択論；一般化線形モデルへの拡張
13:30〜15:00　リサンプリング計算統計学と多変量解析
15:30〜17:00　いやでもベイジアン；最後は質問タイムです

・農研機構主催「数理統計短期集合研修（基礎編＋応用編）」テキスト：2010年11月8日〜19日（つくば）

１）統計学概論
２）実験計画法と〈Ｒ〉分散分析
３）〈Ｒ〉による統計解析
４）多変量解析概論
５）計算機統計学入門

・横浜国立大学大学院環境情報学府GCOE特設講義「統計学＆データ解析道場」配布資料：2010年9月27日〜29日（横浜）

１）統計学概論
２）実験計画法
３）〈Ｒ〉でラクラク分散分析
４）〈Ｒ〉による統計解析
５）多変量解析概論
６）一般化線形モデル
７）〈Ｒ〉で「ブーツ」：計算機統計学への密やかなお誘い

タイムテーブル（場所：情報基盤センター・パソコン教室）

9月27日（月）

09:30〜10:45　統計学概論（統計学的な「ものの見方」）
10:45〜12:00　Ｒ／Ｒcmdrのインストールとパッケージ動作確認
13:30〜15:00　データ解析は視覚化に始まり視覚化に終わる
15:30〜17:00　Ｒcmdrを用いた統計グラフィクスの実習

9月28日（火）

09:30〜10:45　確率変数・確率分布とパラメトリック統計理論
10:45〜12:00　はじめに「ばらつき」ありき：偏差・平方和・分散
13:30〜15:00　実験計画法と分散分析；多重比較；線形モデル
15:30〜17:00　共分散と相関係数；多変量パラメトリック分布

9月29日（水）

09:30〜10:45　Ｒcmdrを用いたＲプログラミングの実習
10:45〜12:00　モデル選択論；一般化線形モデルへの拡張
13:30〜15:00　リサンプリング計算統計学と多変量解析
15:30〜17:00　いやでもベイジアン；最後は質問タイムです

※上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．実習で用いるＲスクリプトは別途ファイルで配布します．

・首都大学東京大学院理工学研究科「生命科学特論」配布資料：2010年9月17日〜18日／24日〜25日（八王子）

9月17日（金）

10:30〜12:00　統計学概論（統計学的思考と科学的推論）
13:30〜14:45　Ｒ／Ｒcmdrと関連パッケージの動作確認
15:00〜16:30　データを「目で見る」こと；正規分布の帝国

9月18日（土）

10:30〜12:00　「ばらつき」ありき：偏差・平方和・分散
13:30〜14:45　実験計画法と分散分析の線形モデル
15:00〜16:30　パラメトリック確率分布をＲで描画する

9月24日（金）

10:30〜12:00　平均値の差のリクツと陥穽；Ｒで多重比較する
13:30〜14:45　共分散と相関係数；多変量確率分布をＲで描く
15:00〜16:30　一般化線形モデルへの道とモデル選択論

9月25日（土）

10:30〜12:00　Ｒでリサンプリング統計学を体験する
13:30〜14:45　ベイズ統計学の門を叩く
15:00〜16:00　ベイジアンＭＣＭＣに手を染めてみる
16:00〜16:30　最後は質問タイムです

・2010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

１）2009年4月12日配布
２）2009年4月19日配布
３）2009年4月26日配布
４）2009年5月10日配布
５）2009年5月17日配布
６）2009年5月31日配布
７）2009年6月7日配布
８）2009年6月14日配布
９）2009年6月21日配布
１０）2009年6月28日配布
１１）2009年7月5日配布
１２）2009年7月23日配布［補講］
１３）2009年7月26日配布

レポート課題（1）（2010年6月21日出題）※2010年7月12日（月）提出締切※
レポート課題（2）（2010年7月26日出題）※2010年8月16日（月）提出締切※

・2009年度・東京大学理学部冬学期「生物統計学」ハンドアウト

１）2009年10月8日配布
２）2009年10月15日配布
３）2009年10月22日配布
４）2009年10月29日配布
５）2009年11月12日配布
６）2009年11月19日配布
７）2009年11月19日（配布なし）
８）2009年12月3日配布
９）2009年12月10日配布
１０）2009年12月17日配布
１１）2010年1月14日配布
１２）2009年1月21日配布｜生物系統学文献表
補講）2009年1月28日配布

第1回レポート課題（2009年12月3日出題）※2009年12月18日提出締切※
第2回レポート課題（2010年1月28日出題）※2010年2月12日提出締切※

講義時間は第5限（16:20〜17:50），教室は513番（駒場キャンパス五号館一階）．

「学生による授業評価アンケート」集計結果（2010年1月28日実施）

・農研機構主催「数理統計短期集合研修（基礎編＋応用編）」テキスト：2009年11月9日〜20日（つくば）

１）統計学概論
２）実験計画法と〈Ｒ〉分散分析
３）〈Ｒ〉による統計解析
４）多変量解析概論
５）計算機統計学入門

・横浜国立大学大学院環境情報学府GCOE特設講義「統計学＆データ解析道場」配布資料：2009年9月28日〜30日（横浜）

9月28日（月）

09:30〜10:45　統計学概論（統計学的な「ものの見方」）
10:45〜12:00　Ｒ／Ｒcmdrのインストールとパッケージ動作確認
13:30〜15:00　データ解析は視覚化に始まり視覚化に終わる
15:30〜17:00　Ｒcmdrを用いた統計グラフィクスの実習

9月29日（火）

09:30〜10:45　確率変数・確率分布とパラメトリック統計理論
10:45〜12:00　はじめに「ばらつき」ありき：偏差・平方和・分散
13:30〜15:00　実験計画法と分散分析；多重比較；線形モデル
15:30〜17:00　共分散と相関係数；多変量パラメトリック分布

9月30日（水）

09:30〜10:45　Ｒcmdrを用いたＲプログラミングの実習
10:45〜12:00　モデル選択論；一般化線形モデルへの拡張
13:30〜15:00　リサンプリング計算統計学と多変量解析
15:30〜17:00　いやでもベイジアン；最後は質問タイムです

※上記のタイムテーブルはおおよその予定で，講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．

・首都大学東京大学院理工学研究科「生命科学特論」配布資料：2009年9月18日〜19日／25日〜26日（八王子）

9月18日（金）

10:30〜12:00　統計学概論（統計学的思考と科学的推論）
13:30〜14:45　Ｒ／Ｒcmdrと関連パッケージの動作確認
15:00〜16:30　データを「目で見る」こと；正規分布の帝国

9月19日（土）

10:30〜12:00　「ばらつき」ありき：偏差・平方和・分散
13:30〜14:45　実験計画法と分散分析の線形モデル
15:00〜16:30　パラメトリック確率分布をＲで描画する

9月25日（金）

10:30〜12:00　平均値の差のリクツと陥穽；Ｒで多重比較する
13:30〜14:45　共分散と相関係数；多変量確率分布をＲで描く
15:00〜16:30　一般化線形モデルへの道とモデル選択論

9月26日（土）

10:30〜12:00　Ｒでリサンプリング統計学を体験する
13:30〜14:45　ベイズ統計学の門を叩く
15:00〜16:00　ベイジアンＭＣＭＣに手を染めてみる
16:00〜16:30　最後は質問タイムです

・農環研〈統計GISコース〉配布資料：2009年5月〜

１）5月15日（金）13:30〜15:30 講義資料：Ｒによる統計解析
２）5月28日（木）13:30〜15:30 講義資料：統計学概論
３）7月3日（金）13:30〜15:30 講義資料：〈Ｒ〉で分散分析

・2009年度・東京農業大学応用生物科学部生物応用化学科夏学期「実験データー解析概論」ハンドアウト

１）2009年4月13日配布（1.1MB）
２）2009年4月20日配布（2.8MB）
３）2009年4月27日配布（560KB）
４）2009年5月11日配布（516KB）
５）2009年5月18日配布（744KB）
６）2009年5月25日配布（996KB）
７）2009年6月1日配布（3.4MB）
８）2009年6月8日配布（1.1MB）
９）2009年6月15日配布（1MB）
１０）2009年6月22日配布（980KB）
１１）2009年6月29日配布（1.2MB）
１２）2009年7月6日配布（4.1MB）
１３）2009年7月13日配布（3.8MB）

レポート課題（2009年6月29日出題：pdf 104KB）※2009年7月31日提出締切※

・2008年度・東京大学理学部冬学期「生物統計学」ハンドアウト（pdf）

１）2008年10月9日配布
２）2008年10月16日配布
３）2008年10月23日配布
４）2008年11月13日配布
５）2008年11月20日配布
６）2008年12月4日配布
７）2008年12月11日配布
８）2008年12月18日配布
９）2009年1月15日配布
１０）2009年1月22日配布
１１）2009年1月29日配布
補講）2009年1月28日配布

第1回レポート課題（2008年12月11日出題：pdf 188KB）※2008年12月25日提出締切※
第2回レポート課題（2009年1月29日出題：pdf 118KB）※2009年2月10日提出締切※

講義時間は第5限（16:20〜17:50），教室は521番．ただし，2009年1月28日（水）の第3限（13:00〜14:30）と第4限（14:40〜16:10）に実施する補講は511番で行なう．

「学生による授業評価アンケート」集計結果（2009年1月28日実施）　

・大分県主催「数理統計基礎研修」配布資料：2008年12月1日〜3日（大分県庁OAプラザ）

１）統計学概論
２）実験計画法
３）〈Ｒ〉でラクラク分散分析
４）〈Ｒ〉による統計解析
５）多変量解析概論
６）一般化線形モデル
７）〈Ｒ〉による計算機統計学

・群馬県試験研究職員研修会「実験計画法と実験データ解析手法」配布資料：2008年9月30日／10月14日／11月25日（伊勢崎）

１）統計学概論
２）〈Ｒ〉による統計解析入門
３）実験計画と分散分析
４）〈Ｒ〉で分散分析をする
５）線形統計モデルの一般化

タイムテーブル（予定）

９月３０日（火）

１３：３０〜１４：２０　統計学概論／データを「目で見る」意義
１４：３０〜１５：１０　Ｒ＆Ｒcmdrと関連パッケージの動作確認
１５：２０〜１６：００　Ｒ＆Ｒcmdrではじめる記述統計学

１０月１４日（火）

１３：３０〜１４：２０　偏差・平方和・分散／線形統計モデル
１４：３０〜１５：２０　実験計画法（１）：完全無作為化法
１５：３０〜１６：００　Ｒ＆Ｒcmdrで行なう分散分析

１１月２５日（火）

１３：３０〜１４：２０　実験計画法（２）：乱塊法と分割区法
１４：３０〜１５：１０　Ｒ＆Ｒcmdrで行なう多重比較
１５：２０〜１６：００　共分散と相関係数／目で見る統計学

・農研機構主催「数理統計短期集合研修（基礎編＋応用編）」テキスト：2008年11月10日〜21日（つくば）

１）統計学概論
２）実験計画法と〈Ｒ〉分散分析
３）〈Ｒ〉による統計解析（with 竹澤邦夫さん）
４）多変量解析概論
５）計算機統計学入門

・首都大学東京大学院理工学研究科「生命科学特論」配布資料：2008年9月19日〜20日／26日〜27日（八王子）

９月１９日（金）

１０：３０〜１２：００　統計学概論（統計学的思考と科学的推論について）
１３：３０〜１５：００　Ｒ／Ｒcmdrと関連パッケージの動作確認
１５：１５〜１６：３０　データを「目で見る」こと；正規分布の帝国

９月２０日（土）

１０：３０〜１２：００　「ばらつき」ありき：偏差・平方和・分散
１３：３０〜１４：４５　実験計画法と分散分析の線形モデル
１５：００〜１６：００　パラメトリック確率分布をＲで描画する

９月２６日（金）

１０：３０〜１２：００　平均値の差のリクツと陥穽；Ｒで多重比較する
１３：３０〜１４：４５　共分散と相関係数；多変量確率分布をＲで描く
１５：００〜１６：３０　一般化線形モデルへの道とモデル選択論

９月２７日（土）

１０：３０〜１２：００　Ｒでリサンプリング統計学を体験する
１３：００〜１４：４５　ベイズ統計学の門を叩く
１５：００〜１６：００　ベイジアンＭＣＭＣに手を染めてみる
１６：００〜１６：３０　最後は質問タイムです

・横浜国立大学大学院環境情報学府「統計データ解析・論文執筆技法道場」配布資料：2008年9月10日〜12日（横浜）

９月１０日（水）

　９：３０〜１１：００　統計学概論（統計学的思考と科学的推論について）
１１：１０〜１２：００　Ｒ／Ｒcmdrのインストールとパッケージ動作確認
１３：３０〜１５：００　統計グラフィクスの基礎とパラメトリック統計学
１５：３０〜１７：００　Ｒで統計学を：いくつかの確率分布を描いてみる

９月１１日（木）

　９：３０〜１０：３０　はじめに「分散」ありき：偏差・平方和・分散
１０：４５〜１２：００　多変量パラメトリック分布（正規分布を中心に）
１３：３０〜１５：００　実験計画法と分散分析；多重比較；線形モデル
１５：３０〜１７：００　共分散と相関係数；一般化線形モデル（の門前）

９月１２日（金）

　９：３０〜１０：３０　モデル選択論；一般化線形モデルの参道を上がる
１０：４５〜１２：００　多変量解析というアート；Ｒで計算統計学を体験
１３：３０〜１５：００　いやでもベイジアン（ＭＣＭＣしたいですか？）
１５：３０〜１７：００　ちょっとだけ形態測定学；最後は質問タイムです

※講義と実習とはきっちり分けられてはいません．講義しながら受講生にそのつどＲを操作してもらうというやり方で授業を進める予定です．

・2008年度・東京農業大学応用生物科学部夏学期「実験データ解析概論」ハンドアウト

１）2008年4月14日配布（2,577,187B）
２）2008年4月21日配布（1,432,068B）
３）2008年5月12日配布（828,988B）
４）2008年5月19日配布（409,421B）
５）2008年5月26日配布（592,499B）
６）2008年6月9日配布（960,025B）
７）2008年6月16日配布（1,396,684B）
８）2008年6月23日配布（1,892,482B）
９）2008年6月30日配布（2,102,811B）
１０）2008年7月7日配布（2,483,583B）

・2007年度・東京大学理学部冬学期「生物統計学」ハンドアウト（pdf）

１）2007年10月11日配布（2,604,951B）
２）2007年10月25日配布（1,433,497B）
３）2007年11月1日配布（1,037,227B）
４）2007年11月8日配布（1,048,553B）
５）2007年11月15日配布（915,480B）
６）2007年11月29日配布（633,382B）
７）2007年12月6日配布（1,017,326B）
８）2007年12月20日配布（2,427,535B）
９）2008年1月10日配布→1月15日改訂（1,680,662B）
１０）2008年1月17日配布（1,164,027B）
１１）2008年1月24日配布（796,406B）
１２）2008年1月31日配布（補講2回分）（5,830,864B）

第1回レポート課題（2007年12月20日出題）
第2回レポート課題（pdf 126,952B: 2008年1月24日出題）

「学生による授業評価アンケート」集計結果（2008年1月24日実施）

・2007年11月大分県主催数理統計基礎研修テキスト教材（pdf）

１）統計学概論（1,503,870B）
２）実験計画法（8,000,205B）
３）〈Ｒ〉でラクラク分散分析（233,986B）
４）〈Ｒ〉による統計解析（2,067,240B）
５）多変量解析概論（1,029,029B）
６）一般化線形モデル（271,486B）
７）〈Ｒ〉による計算機統計学（489,466B）

・2007年11月農研機構主催数理統計短期集合研修テキスト教材（pdf）

１）統計学概論（1,503,870B）
２）実験計画法（8,000,205B）
３）〈Ｒ〉でラクラク分散分析（233,986B）
４）〈Ｒ〉による統計解析（2,067,240B）
５）多変量解析概論（1,029,029B）

・2006年12月信州大学理学部集中講義配布教材（pdf）

１）統計学概論（804KB）
２）実験計画法（6.6MB）
３）〈Ｒ〉による統計解析（960KB）
４）〈Ｒ〉でラクラク分散分析（216KB）
５）一般化線形モデルへの道：ほんのさわりとして(168KB）
６）多変量解析概論（868KB）
７）〈Ｒ〉で「ブーツ」：計算機統計学に触れる（336KB）

・2006年11月農研機構主催数理統計短期集合研修テキスト教材（pdf）

１）統計学概論（880KB）
２）実験計画法（8.05MB）
３）〈Ｒ〉でラクラク分散分析（224KB）
４）〈Ｒ〉による統計解析（1.13MB）
５）多変量解析概論（970KB）

・2005年11月農研機構主催数理統計短期集合研修テキスト教材（pdf）

１）統計学概論（859KB）
２）実験計画法（7.62MB）
３）〈Ｒ〉でラクラク分散分析（186KB）
４）〈Ｒ〉による統計解析（1.1MB）
５）多変量解析概論（1.03MB）

・2005年9月〜10月首都大学東京集中講義配布教材（pdf）

１）統計学概論（859KB）
２）実験計画法（7.63MB）
３）〈Ｒ〉による統計解析（1.11MB）
４）〈Ｒ〉でラクラク分散分析（190KB）
５）一般化線形モデルへの道：ほんのさわりとして(166KB）
６）多変量解析概論（1.06MB）
７）〈Ｒ〉で「ブーツ」：計算機統計学に触れる（373KB）
８）幾何学的形態測定学（923KB）

・第52回日本生態学会大阪大会自由集会〈データ解析で出会う統計的問題：検定かモデル選択か〉資料

１）久保拓弥：「前口上」（pdf: 60KB ※リンク）
２）三中信宏：「統計的検定：ネイマン-ピアソンの仮説検定ワールドから始まるモデル選択論のルーツ」（pdf: 1.8MB）
３）粕谷英一：「いつも検定じゃない：モデル選択，検定，統計的推論の使い分け」（pdf: 139KB ※リンク）

・2005年3月埼玉県農林総合研究センター講義配布教材（pdf）

１）統計学概論（857KB）
２）実験計画法（7.64MB）
３）〈Ｒ〉による統計解析（1.06MB）
４）〈Ｒ〉でラクラク分散分析（190KB）
５）一般化線形モデルへの道：ほんのさわりとして(190KB）
６）多変量解析概論（1.03MB）
７）〈Ｒ〉で「ブーツ」：計算機統計学に触れる（367KB）

・2004年12月信州大学理学部集中講義配布教材（pdf）

１）統計学概論（1.4MB）
２）実験計画法（7.6MB）
３）〈Ｒ〉による統計解析（1MB）
４）〈Ｒ〉でラクラク分散分析（204KB）
５）一般化線形モデルへの道：ほんのさわりとして(195KB）
６）多変量解析概論（1MB）

・2004年11月農林水産省数理統計短期集合研修テキスト教材（pdf）

１）統計学概論（1MB）
２）実験計画法（7.6MB）
３）〈Ｒ〉でラクラク分散分析（184KB）
４）〈Ｒ〉による統計解析（1MB）
５）多変量解析概論（1MB）

・2004年10月中央畜産技術研修会（畜産統計処理II）研修テキスト教材（pdf）

１）統計学概論（1.1MB）
２）実験計画法（7.7MB）
３）〈Ｒ〉でラクラク分散分析（268KB）
４）〈Ｒ〉による統計解析（1.1MB）
５）〈Ｒ〉で「ブーツ」(376KB）
６）一般化線形モデルへの道：ほんのさわりとして(195KB）

・2004年9月都立大学集中講義配布教材（pdf）

１）統計学概論（1057KB）
２）実験計画法（823KB）
３）〈Ｒ〉による統計解析（921KB）
４）〈Ｒ〉でラクラク分散分析（147KB）
５）〈Ｒ〉で「ブーツ」（548KB）
６）〈Ｒ〉でくらくら「クラスター」（4140KB）

・2004年7月東北大学集中講義配布教材（pdf）

１）統計学概論（904KB）
２）実験計画法（920KB）
３）〈Ｒ〉による統計解析（948KB）
４）〈Ｒ〉でラクラク分散分析（152KB）
５）〈Ｒ〉で「ブーツ」（372KB）
６）〈Ｒ〉でくらくら「クラスター」（4.1MB）

・2003年度農林水産省数理統計短期集合研修テキスト教材（pdf）→研修カリキュラム：基礎編／応用編

１）〈Ｒ〉でくらくら「クラスター」
　　 → 一のクラ（840KB）
　　 → 二のクラ（760KB）
　　 → 三のクラ（3000KB）
２）〈Ｒ〉で【SHAPE】（by 岩田洋佳）
　　 → Shape on〈R〉
　　 → 〈Ｒ〉で【SHAPE】（改訂版pdf）（59KB）
３）〈Ｒ〉で〔PLS〕（by 岩田洋佳）
　　 → PLS回帰入門
４）〈Ｒ〉で「重回帰」＆クロスバリデーション＆ニューラルネット（by 二宮正士）
　　 → Ｒによる重回帰分析入門※暫定サイト
５）〈Ｒ〉によるノンパラメトリック回帰（pdf 155KB by 竹澤邦夫）