Bayes 法による系統解析―原理
最近ではベイズ法を用いて（MrBayes を用いて）系統解析を行う論文も大分増えており， 方法論としてはほぼ定着した感があります。 しかしその原理や考え方についてはあまり広く理解されていないようでもあります。 そこで，筆者が幾つかの文献や資料を読んで理解した範囲で，その考え方を紹介しておきたいと思います。 筆者は数学（統計学）を専門にしているわけではありませんので，数学的に厳密な解説ではないかもしれませんが， その程度の解説と思って読んでいただければいいと思います。 正確・詳細な解説については末尾の参考文献・サイトを当たってみてください。 なお，間違いなどがありましたら，ご指摘のほどよろしくお願い致します。 ベイズの事後確率（Bayesian posterior probability）が最大となるような系統樹を求める方法です。 これは最尤法が尤度が最大となるような系統樹を求める方法である
論文の紹介： コドラート調査における“種の豊富さ”のベイズ推定 (情報：農業と環境 No.81 2007.01)
Bayesian Estimation of Species Richness from Quadrat Sampling Data in the Presence of Prior Information. J. A. Dupuis and J. Joachim Biometrics, 62: 706-712 (2006). 農業環境技術研究所では、生物多様性の評価と保全に関する研究を実施している。また、生物多様性を定量的に評価するための統計的手法の開発にも取り組んでいる。今回は、種の豊富さ （Species Richness） の統計的推定法に関する論文を紹介する。 ある領域 Ｒ に生息する種の数 Ｓ （種の豊富さ、Species Richness） は、生物多様性の重要な評価指標のひとつである。領域全体を悉皆 （しっかい） 調査することは困難であるため、通常はコドラート調査データ （
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