開講所属環境共生学研究科博士前期課程環境共生学専
時間割コード884401
授業科目名森林生態学特論
授業科目名(英文)
科目区分環境資源活用学分野
担当教員井上 昭夫
開講年次1年生
学期・曜日・時限後期 木曜日 5時限
単位数2


概要
森林・樹木のデータを用い,統計処理ソフト「R」を用いた応用的なデータ解析の技法について学ぶ。特に,回帰,データ分類およびモンテカルロ法を中心に学習する。
到達目標
統計処理ソフト「R」を用いて,与えられたデータに対し,適切な方法をもって解析できる。同時に,その解析方法を正しく理解した上で,自身のデータ解析にも応用できる。
履修上の注意
「環境情報処理実習」,「統計学」および「統計学演習」を履修し,単位を修得しておくとともに,その内容を充分に理解しておくこと。また,目的意識を明確にした上で,自身の専門分野への応用を常に意識しながら講義を履修すること。
授業計画
1回 オリエンテーション
2回 Rによるプログラミング(初級)
3回 Rによるプログラミング(中級)
4回 Ⅰ型回帰とⅡ型回帰
5回 非線形回帰とモデル選択
6回 回帰モデルによるリスク評価
7回 判別分析によるデータ分類
8回 コレスポンデンス分析によるデータ分類
9回 決定木によるデータ分類
10回 多次元尺度構成法によるデータ分類
11回 観測誤差のモデリング
12回 モンテカルロシミュレーション
13回 Bootstrap法とJackknife法によるサンプリング戦略
14回 Bootstrap検定
15回 Bootstrap回帰
16回:試験
予習・復習
について
【予習】 各回の講義について,受講者全員がプレゼンテーションとプログラミングの準備をしておく。発表者は講義の当日に決定する。
【復習】 各回の講義終了後,自身が十分に理解できていなかったと考える部分を各自で復習する。
使用教材
プリントを配布する。
参考文献
Robinson, A.P. & Hamann, J.D. (2011) Forest Analytics with R. Springer, London.
Rizzo, M.L. (2008) Statistical computing with R. Chapman and Hall, London
Qian, S.S. (2009) Environmental and ecological statistics with R. Chapman and Hall, London
Roff, D.A. (2006) Introduction to computer-intensive methods of data analysis in biology. Cambridge University Press, UK
単位認定
の方法
プレゼンテーションの内容と講義に対する姿勢を総合的に評価する。
成績評価基準
統計処理ソフト「R」を用いて,高度なデータ解析を行うことができるか。
学習した解析方法をほかのさまざまなデータ解析に応用できるか。
その他1
その他2
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