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Rとグラフで実感する生命科学のための統計入門

  • ISBN : 9784758120791
  • ページ数 : 212頁
  • 書籍発行日 : 2017年3月
  • 電子版発売日 : 2018年3月30日
  • 判 : B5判
  • 種別 : eBook版 → 詳細はこちら
販売価格 (ダウンロード販売)
¥4,290 (税込)
ポイント : 78 pt (2%)

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商品情報

手を動かして覚える、モヤモヤが消える!

無料ソフトRで統計解析の基礎が身につく、豊富なグラフで確率分布が見てわかる!実践的に使えることを優先した内容となっています。すぐに使えるRのサンプルコード付き♪

■ 序文

はしがき

本書は,医学,薬学,農学など,情報科学や統計科学を専門としない生物系の学科を履修した学生,大学院生で,すぐにデータ分析を行いたい状況にある人に向けて書かれた統計を扱った書籍です.近年,次世代シーケンサーやマイクロアレイなど,あるいは,多くの検査項目を含む臨床検査データなどを集計して,統計解析を行わなければならない機会が増えてきました.このようなビッグデータの時代において,情報科学や統計科学の重要性はますます高まっています.データサイエンスの重要性の高まりとともに,関連の書籍も多く出版されるようになってきました.統計解析ソフトRやプログラミング言語Pythonなどを用いたデータ分析も徐々に普及しています.しかし,関連の書籍は,ややもするとプログラミングや統計解析を前提としていたり,数式や数学用語が多かったり,なかなかとっつきにくいものも多いです.一方で,全くの初心者向けに抽象的でわかったような気にさせるような「なんちゃって統計本」も出回っています.

生物系の学生・研究者が本当に押さえるべき「統計の基礎」とはどのようなものでしょうか.実際のデータ分析の場面ではすぐにでも結果を出したい,すぐに結果を評価して意思決定を行いたいという需要も少なくありません.そのなかで,実際の統計ツールをどのように使いこなし,どのようにデータ分析の結果を解釈すべきかという視点に立った書籍は多くないように思います.ステューデントのt検定やマン・ホイットニーのU検定にはどのような利点,注意点があり,どのような場合に使うのか.そのような視点から書かれた本はこれからすぐにデータ分析にとりかかりたい人には切実でしょう.

筆者は毎日のように,次世代シーケンサーやマイクロアレイなどのデータ分析をこなしています.そのなかで,データ分析のノウハウ,コツのようなものがあり,そのような視点に立った書籍が必要ではと考えていました.また,そのためには数式を省いた「なんちゃって統計本」ではなく,理解を助ける最低限の数式などの記述は必要であると考えていました.

本書は,統計や数学などの前提を必要としない生物系向けと謳いながらも,数式が多めであることも特徴かと思います.数式の細かい記述はともかく,直感的理解に必要な最小限の数式を掲載しました.最低限これだけの内容を踏まえれば,次世代シーケンサーやマイクロアレイなどのデータ分析の世界に入っていける.そのような内容の書籍としました.

実践的に使えることを優先したために,理論的なことを置き去りにしている感は否めませんが,既存の統計学の教科書にあるような数学的な厳密さよりとにかくデータ分析がすぐにできるようになることを優先しています.一方で,入門者向けの「なんちゃって統計本」にあるような,冗長な周りくどい説明も意図的に避け,手を動かして実感できるようなものにすることを心がけました.本書は,その点,他の統計の教科書にあるような記述も省き,使い方やその注意点を優先して記述することに徹しました.その意味では異端の本になっていると思います.

ビッグデータ時代にあって,生物学は,ケミカルをベースにしたものから数学や情報科学をベースにしたものに大きく変貌しつつあります.今後,数学や情報科学は生物学にとってますます重要なものになっていくでしょう.コーディングとアルゴリズムは生物学にとって不可欠なスキルになると思います.このようななかで,最初の一歩を踏み出すきっかけとして本書を活用していただければと思います.


2017年2月

東京農工大学特任教授
石井一夫

■ 目次

第1章 統計学の基礎

1.1 生命科学と統計学

1.2 記述統計学と推測統計学

1.3 データの分類と尺度

第2章 データの表現方法

2.1 データの代表値~平均値,中央値,最頻値

2.2 データのばらつき~分散,標準偏差,クォータイル

【グラフによる視覚化】2.3 棒グラフ

【グラフによる視覚化】2.4 ヒストグラム

【グラフによる視覚化】2.5 箱ヒゲ図

【グラフによる視覚化】2.6 円グラフ

【グラフによる視覚化】2.7 散布図

【グラフによる視覚化】2.8 デンドログラム(樹状図)

【グラフによる視覚化】2.9 ヒートマップ

2.10 確率変数と確率分布

【代表的な離散型確率分布】2.11 離散型一様分布

【代表的な離散型確率分布】2.12 二項分布

【代表的な離散型確率分布】2.13 ポアソン分布

【代表的な離散型確率分布】2.14 負の二項分布

【代表的な離散型確率分布】2.15 ベルヌーイ分布

【代表的な離散型確率分布】2.16 幾何分布

【代表的な離散型確率分布】2.17 多項分布

【代表的な連続型確率分布】2.18 連続型一様分布

【代表的な連続型確率分布】2.19 正規分布

【代表的な連続型確率分布】2.20 指数分布

【代表的な連続型確率分布】2.21 t分布

【代表的な連続型確率分布】2.22 カイ二乗分布

【代表的な連続型確率分布】2.23 ガンマ分布

【代表的な連続型確率分布】2.24 ベータ分布

【代表的な連続型確率分布】2.25 F分布

【代表的な連続型確率分布】2.26 ロジスティック分布

2.27 大数の法則

2.28 中心極限定理

第3章 検定と回帰分析

3.1 有意差の検定

【代表的なパラメトリック検定】3.2 t検定

【代表的なパラメトリック検定】3.3 F検定

【代表的なパラメトリック検定】3.4 分散分析と多重比較検定

【代表的なノンパラメトリック検定】3.5 マン・ホイットニーのU検定

【代表的なノンパラメトリック検定】3.6 カイ二乗検定とフィッシャーの正確確率検定

【回帰分析】3.7 単回帰分析

【回帰分析】3.8 相関係数(ピアソンの積率相関係数)

【回帰分析】3.9 スピアマンの順位相関係数,ケンドールの順位相関係数

【回帰分析】3.10 重回帰分析

【回帰分析】3.11 ロジスティック回帰分析

【回帰分析】3.12 コックス比例ハザード回帰分析

第4章 多変量解析

4.1 多変量解析とは

4.2 主成分分析

4.3 判別分析

4.4 階層的クラスター分析

第5章 機械学習

5.1 機械学習とは

5.2 k-means法

5.3 自己組織化マップ(SOM)

5.4 サポートベクトルマシン

5.5 単純ベイズ分類器

5.6 ランダムフォレスト

第6章 無作為抽出法と計算機統計学

6.1 モンテカルロ法

6.2 ブートストラップ

6.3 マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)

補遺

【補遺1 統計学を理解するための確率論】1.1 順列と組合わせ

【補遺1 統計学を理解するための確率論】1.2 確率と期待値などに関する補足

【補遺1 統計学を理解するための確率論】1.3 パラメトリックとノンパラメトリック

【補遺1 統計学を理解するための確率論】1.4 ベイズ統計

【補遺1 統計学を理解するための確率論】1.5 最尤推定法

【補遺1 統計学を理解するための確率論】1.6 確率過程

【補遺2 統計学を理解するための微分積分】2.1 関数の極限

【補遺2 統計学を理解するための微分積分】2.2 微分

【補遺2 統計学を理解するための微分積分】2.3 積分

【補遺2 統計学を理解するための微分積分】2.4 偏微分~多変数関数の微分

【補遺2 統計学を理解するための微分積分】2.5 微分方程式

【補遺2 統計学を理解するための微分積分】2.6 積率(モーメント)

【補遺3 統計学を理解するための線形代数】行列とベクトル

【補遺4 統計学を理解するためのITツール】4.1 Linux入門

【補遺4 統計学を理解するためのITツール】4.2 統計解析ソフト

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