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生命科学・生物工学のための 間違いから学ぶ実践統計解析 R・Pythonによるデータ処理事始め

近代科学社Digital

2,200円 (2,000円+税)

「統計解析をしたいけれどうまく実践できない、途中で挫折してしまった」という方々の一助となるため、本書では、ありがちな統計解析の失敗の具体例を挙げてその解決法を解説・解析手順を実行する簡単なRおよびPythonスクリプトを記載・モジュールの活用を調べる方法を紹介しています。

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内容紹介

統計処理は科学的評価に必須のツールとなっていますが、統計学には独特の概念があり、統計学に馴染みのない分野では解析や評価の場面で誤解・誤用をしてしまう場面があります。またRやPythonといった統計処理に有用な各種ソフトウェアも、使う側が正しい解釈をできなければ誤った結果を招くことがあります。そこで「統計解析をしたいけれどうまく実践できない、途中で挫折してしまった」という方々の一助となるため、日本生物工学会誌で連載された記事を再編・加筆し単行本いたしました! 本書では、ありがちな統計解析の失敗の具体例を挙げてその解決法を解説・解析手順を実行する簡単なRおよびPythonスクリプトを記載・モジュールの活用を調べる方法を紹介しています。最後までたどり着くことを重視して読みやすい登場人物の会話形式にしていることから、バイオ研究における統計解析の初心者にもおすすめの内容となっています。

書誌情報

  • 著者: 日本生物工学会, 川瀬 雅也, 松田 史生
  • 発行日:
  • 最終更新日: 2021-12-17
  • バージョン: 1.0.0
  • ページ数: 204ページ(PDF版換算)
  • 対応フォーマット: PDF, EPUB
  • 出版社: 近代科学社Digital

対象読者

統計,統計解析,p値,Python,R,正規分布,標準偏差,ベイズ統計,仮説検定,帰無仮説,相関係数,回帰分析,主成分分析,直交表,Numpy,Anaconda,pandas,Scikit-learn,機械学習,深層学習に興味がある人

著者について

日本生物工学会

日本生物工学会は、「大阪醸造学会」「日本醱酵工学会」を前身とする、100年の伝統と歴史をもつ学会。約2,700人の個人会員と約220の団体会員、賛助会員からなり、産官学が協力して世界のバイオテクノロジーをリードする学会として、会員相互の交流と社会への発信、産業への応用を目指して活動を行っている。

川瀬 雅也

長浜バイオ大学バイオサイエンス学部・教授
1990年 京都大学大学院工学研究科修了
香川大学教育学部、大阪大学大学院・薬学研究科等を経て、2008年より現職
現在の研究分野:物性論、化学情報
【著書】例題で学ぶはじめての無機化学Ⅰ(各論・錯体編)、技術評論社(2020)(分担)例題で学ぶはじめての無機化学Ⅱ(溶液・固体編)、技術評論社(2021)(分担)など
【翻訳】演習で学ぶ物理化学 基礎の基礎、化学同人(2021)

松田 史生

大阪大学大学院情報科学研究科・教授
2002年 京都大学農学研究科博士課程修了
理化学研究所、神戸大学を経て2017年より現職
現在の研究分野:代謝工学

目次

第1部 Rを使って統計解析を行おう

第1章 平均値にご注意を

第2章 正規分布を極める

第3章 データの数はいくつ必要?

第4章 平均の差の検定の使い方

第5章 正しい統計記述とは?

第6章 外れ値にご用心

第7章 多重比較って何?

第8章 χ2検定の使い方?

第9章 相関と相関係数

第10章 単回帰は難しい

第11章 誤差の伝播

第12章 直交表と重回帰分析

第2部 Pythonでも統計解析を行えるようになろう

第13章 Python?

第14章 Python の文法 分岐と繰り返し

第15章 Pythonによる統計入門1

第16章 Pythonによる統計入門2

第17章 主成分分析その1,方法のおさらい

第18章 主成分分析その2,結果を解釈する

第19章 偽反復

第20章 階層クラスター分析はちょっときまぐれ

第21章 微妙な時のしきい値が肝心

第22章 深層学習,すぐできます

第3部 統計解析の基本を見直そう

第23章 p値とサンプルサイズ

第24章 統計処理の落とし穴

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