生物統計学基礎の基礎講座

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AI、機械学習、データサイエンスなど、統計学に関連した話題を聞かない日はなく、統計学・情報学への関心は高まる一方である。AIや機械学習では様々な形式・性質のデータから自動で学習してくれる側面があるが、これらが発展・浸透した今日においても、やはり、統計学の基本的なリテラシーは変わらず重要である。本講座では、非専門家に向けて、生物統計学の基礎を紹介する。

  1. 母集団と標本
    1. 母集団と標本
    2. 標本の大きさと偏り
  2. 量的データと質的データ
    1. データの種類
    2. 質的データとその注意点
    3. 量的データとその注意点、分布、外れ値
  3. 平均値 (中心) の比較
    1. t検定
    2. 検定の多重性と分散分析 (ANOVA)
    3. ノンパラメトリック検定
  4. 質的データの関連性の検定
    1. カイ二乗検定やマンテル-ヘンツェル検定
    2. 交絡
  5. 回帰分析
    1. 回帰直線と回帰曲線
    2. 決定係数R2値と補正R2値、赤池情報量基準 (AIC) :「過学習」の回避
    3. 重回帰分析と変数選択
    4. 多変量解析、AI・機械学習へ

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