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資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
| No. |
所蔵館 |
配架場所 |
請求記号 |
資料番号 |
資料種別 |
状態 |
個人貸出 |
在庫
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| 1 |
西部図書館 | 一般開架 | 4619/20/ | 1102085217 | 一般 | 在庫 | 可 |
○ |
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1000001707893 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
一般線形モデルによる生物科学のための現代統計学 |
| 書名ヨミ |
イッパン センケイ モデル ニ ヨル セイブツ カガク ノ タメ ノ ゲンダイ トウケイガク |
|
あなたの実験をどのように解析するか |
| 言語区分 |
日本語 |
| 著者名 |
Alan Grafen／著
Rosie Hails／著
野間口 謙太郎／訳
野間口 眞太郎／訳
|
| 著者名ヨミ |
Alan Grafen Rosie Hails ノマクチ ケンタロウ ノマクチ シンタロウ |
| 著者名原綴 |
Grafen Alan Hails Rosie |
| 出版地 |
東京 |
| 出版者 |
共立出版
|
| 出版年月 |
2007.1 |
| 本体価格 |
￥４８００ |
| ISBN |
978-4-320-05639-8 |
| ISBN |
4-320-05639-8 |
| 数量 |
9,335p |
| 大きさ |
26cm |
| 分類記号 |
461.9
|
| 件名 |
生物測定学
|
| 注記 |
原タイトル:Modern statistics for the life sciences |
| 注記 |
文献:p331～332 |
| 内容紹介 |
一般線形モデル(GLM)の基本的な原理から応用的な取扱いまでを解説。幾何的な類似を用いて分散分析や回帰分析における変量の分解を説明。各章末に練習問題付き。 |
内容細目
| No. |
内容タイトル |
内容著者１ |
内容著者２ |
内容著者３ |
内容著者４ |
| 1 |
第1章 分散分析への招待 |
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| 2 |
1.1 モデル式と幾何 |
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| 3 |
1.2 一般線形モデル |
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| 4 |
1.3 ANOVAの基本的な原理 |
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| 5 |
1.4 ANOVAの例 |
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| 6 |
1.5 ANOVAへの幾何的アプローチ |
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| 7 |
1.6 要約 |
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| 8 |
1.7 練習問題 |
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| 9 |
第2章 回帰 |
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2.1 どのようなデータが回帰に適当なのか |
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| 11 |
2.2 最良の適合直線はどのように選ばれるか |
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| 12 |
2.3 回帰の幾何的解釈 |
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| 13 |
2.4 回帰-その例 |
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| 14 |
2.5 信頼区間と予測区間 |
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| 15 |
2.6 回帰分析からの結論 |
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| 16 |
2.7 異常な観測値 |
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| 17 |
2.8 XとYの役割-どちらをどっちへ |
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| 18 |
2.9 要約 |
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| 19 |
2.10 練習問題 |
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| 20 |
第3章 モデル,母数,GLM |
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| 21 |
3.1 母集団と母数 |
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| 22 |
3.2 1次式ですべてのモデルを表現する |
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| 23 |
3.3 見方を変えて,データセットを生成する |
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| 24 |
3.4 要約 |
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| 25 |
3.5 練習問題 |
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| 26 |
第4章 2つ以上の説明変数を使う |
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| 27 |
4.1 なぜ2つ以上の説明変数を使うのか |
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| 28 |
4.2 残差を考慮することによる消去 |
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| 29 |
4.3 2種類の平方和 |
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| 30 |
4.4 都会のキツネ-統計的消去の1例 |
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| 31 |
4.5 統計的消去の幾何的類似 |
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| 32 |
4.6 要約 |
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| 33 |
4.7 練習問題 |
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| 34 |
第5章 実験の計画-簡潔に行おう |
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| 35 |
5.1 実験計画の3つの基本原理 |
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| 36 |
5.2 ブロック化に関する幾何的類似 |
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| 37 |
5.3 直交性の概念 |
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| 38 |
5.4 要約 |
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| 39 |
5.5 練習問題 |
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| 40 |
第6章 連続型変数とカテゴリカル型変数を混在させる |
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| 41 |
6.1 これまでの適合モデル |
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| 42 |
6.2 連続型変数とカテゴリカル型変数の結合 |
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| 43 |
6.3 連続型変数とカテゴリカル型変数の間の直交性 |
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| 44 |
6.4 連続型か,カテゴリカル型か,どちらの変数とみなすか |
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| 45 |
6.5 一般線形モデルの一般的な性質 |
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| 46 |
6.6 要約 |
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| 47 |
6.7 練習問題 |
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| 48 |
第7章 交互作用-もっと複雑なモデルを扱う |
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| 49 |
7.1 要因を取り扱うための原理 |
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| 50 |
7.2 要因実験の解析 |
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| 51 |
7.3 交互作用とは何か |
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| 52 |
7.4 結果の表示 |
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| 53 |
7.5 連続型変数の交互作用 |
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| 54 |
7.6 交互作用の利用 |
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| 55 |
7.7 要約 |
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| 56 |
7.8 練習問題 |
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| 57 |
第8章 モデルの検査Ⅰ:独立性 |
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| 58 |
8.1 均質でないデータ |
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| 59 |
8.2 繰返しの測定値 |
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| 60 |
8.3 入れ子のデータ(nested data) |
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| 61 |
8.4 非独立性の検出 |
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| 62 |
8.5 要約 |
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| 63 |
8.6 練習問題 |
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| 64 |
第9章 モデルの検査Ⅱ:さらなる3つの仮定 |
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| 65 |
9.1 分散の均一性 |
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| 66 |
9.2 誤差の正規性 |
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| 67 |
9.3 線形性(加法性) |
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| 68 |
9.4 モデル評価とその解法 |
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| 69 |
9.5 出荷材木量の予測:モデル評価の1例 |
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| 70 |
9.6 変換の選び方 |
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| 71 |
9.7 要約 |
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| 72 |
9.8 練習問題 |
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| 73 |
第10章 モデル選択Ⅰ:モデル選択の原理と実験計画 |
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| 74 |
10.1 モデル選択問題 |
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| 75 |
10.2 モデル選択の3つの原理 |
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| 76 |
10.3 4種類のモデル選択問題 |
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| 77 |
10.4 直交性をもつ,あるいはそれに近い実験計画 |
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| 78 |
10.5 カテゴリカル型変数の水準間に存在する傾向を探す |
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| 79 |
10.6 要約 |
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| 80 |
10.7 練習問題 |
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| 81 |
第11章 モデル選択Ⅱ:複数の説明変数をもつデータセット |
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| 82 |
11.1 重回帰における変数の節約 |
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| 83 |
11.2 重回帰におけるp値の多重性 |
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| 84 |
11.3 自動的モデル選択法 |
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| 85 |
11.4 鯨観光:GLMによる手法を使う |
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| 86 |
11.5 要約 |
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| 87 |
11.6 練習問題 |
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| 88 |
第12章 変量効果 |
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| 89 |
12.1 変量効果とは何か |
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| 90 |
12.2 変量効果を扱うための4つの新しい概念 |
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| 91 |
12.3 変量要因をもつ1元配置ANOVA |
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| 92 |
12.4 2層の入れ子をもつANOVA |
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| 93 |
12.5 変量効果と固定効果の混在 |
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| 94 |
12.6 実験を計画するための模擬解析の使用 |
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| 95 |
12.7 要約 |
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| 96 |
12.8 練習問題 |
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| 97 |
第13章 カテゴリカル型データ |
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| 98 |
13.1 カテゴリカル型データ:その基本 |
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| 99 |
13.2 ポアソン分布 |
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| 100 |
13.3 分割表に関するカイ2乗検定 |
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| 101 |
13.4 一般線形モデルとカテゴリカル型データ |
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| 102 |
13.5 要約 |
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| 103 |
13.6 演習問題 |
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| 104 |
第14章 さらに向こうにあるもの |
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| 105 |
14.1 一般化線形モデル |
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| 106 |
14.2 複数のY変数,繰返し測定,対象内要因 |
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| 107 |
14.3 結論 |
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| 108 |
第15章 練習問題の解答 |
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| 109 |
復習 統計の基礎 |
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| 110 |
R1.1 母集団と標本 |
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| 111 |
R1.2 標本,母集団,推定値に関する変動 |
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| 112 |
R1.3 信頼区間:不確実性を正確に表現する方法 |
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| 113 |
R1.4 帰無仮説-保守的なアプローチ |
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| 114 |
R1.5 2つの平均の比較 |
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| 115 |
R1.6 結論 |
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| 116 |
付録1 p値の意味と信頼区間 |
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| 117 |
p値とは何か |
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| 118 |
信頼区間とは何か |
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| 119 |
付録2 標本平均の分散に関する解析学的な結果 |
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| 120 |
基本的表記法の導入 |
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| 121 |
上記の表記法を用いて標本の分散を定義する |
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| 122 |
この表記法を用いて標本の平均を定義する |
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| 123 |
標本平均の分散の定義 |
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| 124 |
標本分散を母集団分散の不偏推定量とするために分母をn-1(nではなく)にする理由 |
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| 125 |
付録3 確率分布 |
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| 126 |
ある穏やかな理論 |
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| 127 |
シミュレーションで確かめよう |
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| 128 |
参考文献 |
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| 129 |
索引 |
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関連資料
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