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読書ガイド
対象読者
大学院生と十分な基礎を持つ学部上級生向け。単純な検定から進み、生物学的問いと測定構造に合うモデルを考える。
前提知識
学部の確率統計、線形代数とRの使用経験が必要。多変量解析や一般化線形モデルの前に分布、検定、行列表記を復習する。
扱う内容
生成モデル、可視化、混合、クラスタリング、検定、多変量解析、計数、一般化線形モデル、ネットワーク、木、画像、教師あり学習、実験計画を扱う。
使い方
まず付属データの解析を再現する。観察単位、標本化、目標量を書き、小さな模擬データを生成する。残差と別の解析を比べ、前処理と依存ソフトの版をスクリプトに残す。
版と出典
著者の公開全文はCambridge University Pressの2019年刊とISBN 9781108705295を示す。オンラインのコードは独立更新され、CC BY-NC-SAで提供される。
