学部・大学院区分 Undergraduate / Graduate		農学部

時間割コード Registration Code		0920039

科目区分 Course Category		専門科目 Specialized Courses

科目名　【日本語】 Course Title		生物情報処理演習（生命）

科目名　【英語】 Course Title		Biostatistics Exercise

コースナンバリングコード Course Numbering Code

担当教員　【日本語】 Instructor		中野　秀雄 ○ 山本　治樹近藤　竜彦新美　友章

担当教員　【英語】 Instructor		NAKANO Hideo ○ YAMAMOTO Haruki KONDOH Tatsuhiko NIIMI Tomoaki

単位数 Credits		2

開講期・開講時間帯 Term / Day / Period		秋木曜日４時限 Fall Thu 4

対象学年 Year		２年 2

授業形態 Course style		演習 Seminar

授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)

生物及びそれに関わる様々な因子を対象とした調査・実験結果を客観的に提示するためには，統計学の知識が不可欠である。逆に，統計学の知識があれば，より効率的な調査・実験計画をたてることが可能となる。この講義では，生物学における代表的な統計分析手法について学ぶ。なお，講義室の関係上，他学部からの受講は認められない場合がある。

授業の目的　【英語】
Goals of the Course

This course deals with the typical statistical techniques in biology. Due to the capacity of the lecture room, students from other faculties may not be accepted.

到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)

生物学における代表的な統計分析手法について理解する。

到達目標【英語】
Objectives of the Course

To understand the typical statistical analysis methods in biology.

授業の内容や構成
Course Content / Plan

授業計画
01.概論
02.統計学的なものの考え方
03.基本統計①データの視覚化（Excel）
04.統計パッケージR入門
05.基本統計②尺度・パラメトリック手法とノンパラメトリック手法・確率分布
06.基本統計③（平均・分散・標準偏差・標準誤差・変動係数・偏り等）基本統計量
07.検定①１標本の検定
08.検定②２標本の検定
09.分散分析・多重比較 ①計量尺度の分散分析
10.分散分析・多重比較 ②多重比較
11.分散分析・多重比較 ③順序・名義尺度の分散分析
12.相関・単回帰分析
13.重回帰分析
14.主成分分析
15.オフィスアワー，まとめ等

履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses

特になし

成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria

授業の到達目標を達成することを合格の基準とする。
各回のレポート試験（６０％）・授業への取り組み（４０％）により評価。
履修取り下げ制度を採用する。

教科書・テキスト
Textbook

プリント等配布

参考書
Reference Book

生物統計学入門（石居進著，培風館）

課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)

レポート

使用言語
Language Used in the Course

授業開講形態等
Lecture format, etc.

対面を基本とするが、新型コロナの感染状況によっては遠隔でも対応する。

遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)

オンデマンド型では行わない。