科目名[英文名]
バイオ統計学演習Ａ[Exercise in Biostatistics A]
担当教員[ローマ字表記]
佐藤 賢二
[
SATOU, Kenji
]
科目ナンバー
BST2103B
科目ナンバリングとは
時間割番号
25018
科目区分
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講義形態
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開講学域等
理工学域
適正人数
特になし
開講学期
Q1
曜日・時限
木4〜5
単位数
2単位
授業形態
60単位上限
対象学生
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キーワード
【遠隔（オンデマンド教材型）】、確率分布、検定、機械学習、予測
講義室情報
自然科学大講義棟(総合研究棟Ⅵ) AV講義室
開放科目
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備考
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授業の主題
統計解析や機械学習を用いた生物データ解析法
授業の目標
バイオ実験の手法が発達した結果、今日では短時間で膨大かつ多様な生物データが手に入るようになった。これらのデータは生物学の専門家が目で見て判断するようなデータ量を越えてしまうことが多いため、計算機を用いた解析がますます重要になっている。そして、その多くは頻度や確率に基づく統計解析と、それを発展させた機械学習やデータマイニングによる予測と知識発見などの技術に基づいている。本講義では確率分布の基礎からスタートして、ExcelやRなどのソフトウェアを用いながら、一般的なデータ解析法を学ぶことを目的とする。
学生の学修目標
1. 統計解析やデータマイニングの基本アルゴリズムの理解
2. ExcelやRの操作法の習得
授業概要
1. イントロダクション
2. 統計基礎、Excelの基本操作
3. ヒストグラムと確率分布、Excelによる実習
4. 仮説検定とp値
5. F検定、t検定、U検定、カイ２乗検定
6. 分散分析
7. 相関係数
8. 遺伝子発現データ解析、Excelによる実習
評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％～100％）」、「Ａ（同80％～90％未満）」、
「Ｂ（同70％～80％未満）」、「Ｃ（同60％～70％未満）」を合格とし、
「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合
【授業には３分の２以上の出席を必要とする】
・（ ）％ 小テスト
・（ ）％ 中間試験
・（ ）％ 学期末試験
・（100）％ レポート
・（ ）％ 出席状況
・（ ）％ 演習の発表点
授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
統計に関する知識をWeb等で探して読んでみて下さい。
予習に関する教材
復習に関する指示
講義で配布した資料は、次回の講義までに復習しておいて下さい。
復習に関する教材
教科書・参考書
教科書・参考書補足
テキストや参考書は特にありません。必要な資料は、講義中に配布します。
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
主にアカンサスポータル経由のメッセージや電子メール（ken@t.kanazawa-u.ac.jp）により対応します。
履修条件
適正人数
特になし
その他履修上の注意事項や学習上の助言
講義で配布した資料は、次回の講義までに復習しておいて下さい。特に、実習資料に沿って自分で統計解析を行ってみることは重要です。
特記事項
カリキュラムの中の位置づけ
バイオインフォマティクスに限らず、多くの生物系の専門科目に関係します。
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