2019年10⽉1⽇ 統計科学のための電子図書システムは 統計数理研究所の機関リポジトリに移行しました。 移行後のページ
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メモがてら、これまで読んで解りやすかったり明瞭だと思った統計関連の本をご紹介します。精読はしていないけれどこれは良さそうだ、と思ったのも入れます。適当に分類して、カテゴリーごとに。 私自身も勉強中なので、これいいよ、というのがあれば教えてもらえれば幸い。 ※本の画像→説明文 という配置にしてあります ※上下巻ある場合には上巻のみリンクします 準備 少なくとも、中学生で習うくらいの数学は解っていないといかんともしがたいと思います。で、統計を勉強してみたい、でも数学は中学で挫折した、という私みたいな人間も多いだろうな、と。 方程式のはなし―式をたて解くテクニック 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 1977/09メディア: 単行本購入: 7人 クリック: 281回この商品を含むブログを見る関数のはなし〈上〉 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 201
講師コラム:足立 堅一 先生 統計解析に詳しい足立堅一先生のコラムをお届けしております。 コラムへのご意見、ご感想がありましたら、こちらまでお願いします。 『 どこにも書いてない、誰も教えてくれない「統計解析」 -本当に重要な“勘どころ”とは- 』 [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] 第1回 統計学とは? (2007/07/10) ― 各種統計学とあなたが求めるものは? 1.1. 語源的意味とその目的 最初に、statistics (統計学)という言葉の語源を知ることにより、統計学の当初の目的とその後の変遷・発展(evolution)を知っておくことは、有意義であろう。 "statistics"は、Latin語のstatus(状態) を起源とし、それが国家を意味するようになり、18世紀のドイツで今日の統計学を意味する語が学術用語として誕生する。「国家の状態」を調
遺伝研究者だけでなく、統計を使う必要がある人ならば読むに値する。やさしくはないが、様々な統計手法が分かりやすく書かれている。また、概念でなく、目的や意義をベースに説明しているという特徴がある。 はじめに 今日は、以下の遺伝統計学に関する本を紹介したい。タイトルに「遺伝統計学」と書かれているが、遺伝と関係のない分野の人にとっても、統計を学ぶ際に有用な本であると思う。 山田亮 (2010). 『遺伝統計学の基礎―Rによる遺伝因子解析・遺伝子機能解析』 東京:オーム社. この本は、タイトルにあるように、遺伝に関わる現象を数理的・統計的に扱う手法について書かれている。このため、出てくる事例は遺伝に関するものが多いが、この本で扱われている数理的・統計的手法は他の分野に通用する。 また、説明も非常に分かりやすく、かなり読みやすい教科書である。遺伝の研究者であるかどうかに関わらず、統計を使う必要がある分
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか? 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
僕はバイオインフォマティクスの会社に勤めているんですけど、統計関係の仕事をしています*1。 なので、たまにバイオの人から統計関係の相談を持ちかけられることがあります。 今回、ちょっとおもしろいことを相談されて、頭を悩ませたので、ここで紹介しようと思います。 RNA-Seq v.s. マイクロアレイ 今回相談されたことというのは、RNA-Seq の解析結果とマイクロアレイの解析結果で、同じような結果が出たのかどうか知りたいが、どうすればいいか?というものでした。 もう少し詳しく言うと、同じ組織に対して RNA-Seq とマイクロアレイで発現変動を調査したところ、RNA-Seq で変動がみられた遺伝子が 4000 個、マイクロアレイで変動がみられた遺伝子が 1000 個、両方で共通して変動がみられた遺伝子が 300 個だったそうです。 このとき、300 個というのは多いのか少ないのか、RNA-
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