統計モデリング入門 2022 東京医科歯科大

概要

授業内容 (100–150字程度)
何らかの現象を理解・説明しようとするとき、その全てをあるがままに捉えることはできません。扱いやすいように単純化・理想化したモデルを作り、限られたデータを通して統計的に解釈するのが科学のやり方です。本実習ではその基礎として回帰モデルの考え方を身に着けましょう。
授業タイトル
1. 導入、直線回帰
2. 確率分布、擬似乱数生成
3. 尤度、最尤推定、一般化線形モデル(GLM)
4. モデル評価、GLMの練習
5. 個体差、一般化線形混合モデル(GLMM)
6. ベイズの定理、事後分布、MCMC
7. StanでGLM
8. 階層ベイズモデル(HBM)
受講するうえで必要になる前提知識
- ファイル、フォルダ、クリックなど一般的なパソコンの基礎知識と経験
- Rによるデータ前処理・可視化: https://heavywatal.github.io/slides/tmd2022/
教科書
- データ解析のための統計モデリング入門久保拓弥 2012
参考書
- StanとRでベイズ統計モデリング松浦健太郎 2016
- RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門馬場真哉 2019
- データ分析のための数理モデル入門江崎貴裕 2020
- 統計学を哲学する大塚淳 2020
その他 (注意事項等)
- 講義資料は公開予定: https://heavywatal.github.io/slides/tmd2022stats/

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