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    General

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    • 海洋生物資源科学部門・海洋生物学分野・動物生態学研究室の紹介です

    • 教員紹介 Page
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    統計解析とは

    統計解析のフリーソフトRを使った統計解析入門です。このコースはまだ執筆中ですが、ご覧になりたい方はどうぞ。

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    Rの最初の設定と呪文入門

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    データの読み込み

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    作図

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    １変数のデータ解析

    • 1変数のデータ解析 Page

      はじめに
      １種類の質的データ
      １種類の量的データ

    • ベルヌーイ分布 Page

      ベルヌーイ分布とは
      「独立」とは
      ベルヌーイ分布の最尤推定
      最尤推定による母集団推定の結論

    • 二項分布 Page

      二項分布 (binomial distibution) とは
      Rで二項分布を扱う
      ある値となる確率
      ある値以下 (よりも大きな値) となる確率
      二項分布の作図
      二項分布からのランダムなサンプリング
      二項分布の最尤推定

    • 二項検定 Page

      二項検定とは
      二項分布で個々の確率を計算してみる
      標準正規分布を利用した二項検定
      近似はデータ数が多いときだけ使える

    • 一様分布 Page

      離散型一様分布
      離散型一様分布の確率関数
      離散型一様分布からランダムなデータを得る
      離散型一様分布のヒストグラム
      連続型一様分布
      連続型一様分布の確率密度関数
      確率と確率密度
      連続型一様分布からランダムなデータを得る
      連続型一様分布の作図
      連続型一様分布の最尤推定

    • カイ2乗分布 Page

      χ2分布（カイ２乗分布）
      χ2分布関連の呪文
      χ2分布の確率密度
      χ2分布の確率
      χ2分布の形
      χ2分布を自作してみる


    • 1群のカイ2乗検定 Page

      χ2検定
      1群のχ2検定

    • 正規分布 Page

      正規分布 (normal distribution) とは
      正規分布の確率密度関数
      標準正規分布 (Z)
      Rで正規分布を扱う
      正規分布の確率密度
      正規分布における確率
      正規分布の作図
      正規分布からのランダムなサンプリング
      正規分布が想定できるデータ
      パソコンがなかった時代

    • ｔ分布 Page

      ｔ分布
      ｔ分布の確率密度関数
      ｔ分布の確率密度をRで求める
      ｔ分布の全体像をR で描く
      あるｔ値以上、以下の確率をRで求める

    • 1群のｔ検定 Page
    • 負の二項分布 Page
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    ２変数のデータ解析

    • Fisherの正確確率検定 Page
    • カイ２乗検定 Page
    • 分散の検定 Page

      F検定
      Bartlett検定

    • 平均の検定 - 1 Page

      ２群の平均を比較する
      対応２群のｔ検定
      Studentのｔ検定（等分散が前提）
      Welchのｔ検定（等分散を前提としない）

    • 平均の検定 - 2 Page

      ３群以上の平均の検定
      Fisherの分散分析（等分散を前提）
      Welchの分散分析（等分散を前提としない）

      多重比較
      Tukeyの方法（等分散を前提）
      Games-Howellの方法（等分散を前提としない）

    • 順位の検定 Page

      ２群の順位を比較する
      Wilcoxon検定
      Mann-WhitneyのU検定

      ３群以上の順位を比較する
      Kruskal-Wallis検定

    • 回帰分析 Page
    • 相関 Page

      相関係数
      相関の検定
      主軸分析
      Kendallの順位相関

    • GLMと他の検定法の比較 Page

      二項検定との比較
      t 検定、分散分析、多重比較との比較
      ロジスティック回帰分析
      多変量解析、交互作用

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    その他

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