<4D6963726F736F667420506F776572506F696E74202D2090B695A88A778CA48B868ED282CC82BD82DF82CC8FEE95F189C88A7793FC96E5205B8CDD8AB78382815B83685D>生物学研究者のための情報科学入門 清水謙多郎 アグリバイオインフォマティクス人材養成プログラム バイオインフォマティクスリテラシーⅡ バイオインフォマティクス標準カリキュラム（情報科学の基礎） 大項目 内容（＝技術） 判別分析、クラスタ分析、重回帰分析、回帰木、正準相関分析、主成分分析、因子分析、独立成 分分析、次元縮小、共分散構造解析（構造方程式モデリング） 計算統計 マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法、ブートストラップ法、平均場近似、EM法、変分ベイズ法 統計モデル 情報幾何、グラフィカルモデル（ベイジアンネットワーク） 時系列解析 マルコフモデル、確率過程、生存時間解析 モデル選択 変数選択、情報量基準、交差検証法、ブートストラップ法 実験計画 実験計画法、分散分析、能動学習 情報理論と符号理論 情報理論、符号理論、データ圧縮、情報量基準、乱択アルゴリズム 数理計画法（線
