統計学

場所：F204（1月15日を除く）

時間：16:10-17:40

担当：中澤 港（看護学部）

連絡先：内線1453 <minato@ypu.jp>

Web-URL: http://phi.ypu.jp/stat.html

テキスト
中澤 港「Rによる統計解析の基礎」ピアソン・エデュケーション，2003年10月15日

講義の目標
統計学の考え方の基礎を理解すると同時に，実際に多くのデータを集めて分析する技術の初歩を解説し，身に付けてもらうこと

講義計画

10月2日 統計学とは何だろうか？

10月9日 統計的な考え方の基礎＝確率と確率分布

☆10月16日と23日は講義なし

10月30日 データの尺度・データの図示

11月6日 データを１つの値にまとめる

11月13日 比率に関する推定と検定

11月20日 カテゴリ変数２つの分析（１）

11月27日 カテゴリ変数２つの分析（２）

12月4日 平均値に関する推定と検定

12月11日 ２群の差に関するノンパラメトリックな検定

12月18日 多群間の差を調べる～一元配置分散分析と多重比較

1月8日 相関と回帰

1月15日 時系列データと間隔データの扱い方（教室注意！）

1月22日 一般化線型モデル入門

1月29日 高度な分析法についての概説

2月5日 実際の分析に際して

2月12日 試験（持ち込み可）

統計学の歴史

無文字時代は，「家畜や他の財産の帳簿をつけるために原始人が木につけた刻み目」

マルシャス「ある国およびそこに生きている生命の状態や発展についての，最も完全で，最も根拠のある知識」

国家としての人口統計，産業統計

英国王立統計協会「人間に関係することがらで，数量で表現することが可能で，一般的な法則を導き出すのに十分なだけ積み重ねられたもの」(1834年)

20世紀以降，「不確実性」を無視できなくなった諸科学の礎。Salsburg, D. “The lady tasting tea”

不確実性とランダム

世の中のほぼすべての現象は不確実性を含んでいる

不確実性を数学的に扱うための方法＝確率の導入～乱数列の利用

擬似乱数列のいろいろ

乗算法

線型合同法

M系列乱数

Lagのあるフィボナッチ数列

メルセンヌツイスター

統計解析の手順

目的を明確にする

生データをとる

データ化（エディティング，コーディング，データ入力）

データの図示（幹葉表示，ヒストグラム等）

分布の位置やばらつきの計算

作業仮説の明確化

仮説検定や区間推定を行う（攪乱要因に配慮し，その影響を制御する必要がある）

因果関係についての推論を行う（先行研究の知見なども総合する必要がある）

因果関係と攪乱要因

統計解析の２つの方針

デザインに基づく解析

推論の土俵をデータの取り方におく

データが，ランダムにデータを取った場合に得られるパタンの１つであると考え，その確率を計算

撹乱要因は層別で制御

（例）並べ替え検定，ログランク検定

モデルに基づく解析

推論の土俵をモデルにおく

結果の分布を記述するために確率分布を仮定し，その未知パラメータをデータから推定する

撹乱要因は説明変数としてモデルに入れる

（例）ｔ検定，比例ハザードモデル

統計解析の道具

実際の統計解析は，コンピュータのソフトを使って行われるのが普通。

SASとかSPSSがメジャーだが高価。JMPやStatisticaなどはそれほど高価ではなく，かなりマウスで操作できるので簡便。

Excel

覚えておくといろいろ便利だが，ブラックボックスだし，それがないと何も出来ないのでは困る

R

R-project（http://www.r-project.org/）という国際共同研究で開発されているフリーソフト

Rのインストール：Windows版ではrw1071.EXEをダウンロードして実行

コマンドを打つのが基本だが，Rcmdというメニューもある。

Minato Nakazawa

2003-10-02T10:10:49

Minato Nakazawa