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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

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

日本生物工学会

近代科学社Digital

「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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書籍情報

著者: 日本生物工学会
共著者: , 川瀬 雅也, 松田 史生

発行日: 2021-12-17
最終更新日: 2023-05-19

バージョン: 1.1.0
ページ数: 204ページ(PDF版換算)ページ
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。

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