統計教育動画配信
【動画配信】統計数理研究所 リーディングDAT講座 「L-A.データサイエンスの基礎」（一部，期間限定)
動画の公開期間は終了しました。
新型コロナウイルス感染症の流行に伴い、統計数理研究所の公開講座・統計数理セミナーを一時休止しております。そこで、統計数理研究所のリーディングDAT講座「L-A.データサイエンスの基礎」で受講者の復習用に作成した動画の一部を期間限定で無料公開することにしました。いましばらく外出自粛要請が続きますが、皆様の統計学の学習に役立てていただければ幸いです。
2020.5.11
「一般化線形モデル（GLM）」の動画を追加で公開しました。公開期限は他の動画と同様に7月12日までとなります。
2020.6.3
| 動画へのリンク | 統計数理研究所 統計思考院YouTubeチャンネル 動画公開期間が終了しましたので、各講義動画へのリンクは削除いたしました。 |
|---|---|
| L-A講座について | L-A講座はリーディングDAT講座の最も基礎的な部分を担う３日間のコースです。講座では広く使われているR言語を一部で使用して実践的な解説を行っていますが、R言語の習得を目的とした講座ではありません。またR言語の知識がなくても大筋はつかめるように構成されています。 |
| リーディングDATについて | こちらを参照 |
| 公開期間 | 7月12日まで。視聴のための登録等は不要です。 |
| 公開する部分 | 下記の通りです。
これらの動画は受講生の復習用に準備されたもので、画質等も十分ではありませんが、その点はご容赦ください。各部分は比較的独立に視聴できるようになっておりますが、2.の部分で今回非公開の部分への参照があります。テキストおよびスライドの頒布は行っておりません。 |
「データの可視化と要約」講師：川崎 能典（統計数理研究所）
1. データの属性と可視化
2. 分布特性の定量的記述
3. 欠測値について
「相関と独立性」講師：立森 久照（国立精神・神経医療研究センター）
1. 図による2変数間の可視化
2. 2変数の関連性の指標 _ 2.1 共分散と相関係数
2. 2変数の関連性の指標 _ 2.2 外れ値への対応
3. クロス表
4. シンプソンのパラドックス
「因果と相関」講師：立森 久照（国立精神・神経医療研究センター）
1. 因果と相関の導入 _ 1.1 因果グラフ
1. 因果と相関の導入 _ 1.2 交絡の影響
2. 交絡への対処：層別解析
3. 層別化などの注意点
4. シンプソンの例再訪
「モデル選択とAIC」講師：二宮 嘉行（統計数理研究所）
1. イントロダクション
2. モデル選択と予測
3. 最尤法とあてはまり
4. 赤池情報量規準
5. AICの応用（回帰）
6. AICの応用（確率分布の選択）
7. 交差検証法
8. 偏りと分散のトレードオフ
9. まとめ
「一般化線形モデル（GLM）」講師：二宮 嘉行（統計数理研究所） 【2020.6.3追加公開】
1. イントロダクション _ 1.1 ロジスティック回帰
1. イントロダクション _ 1.2 プロビット回帰
2. ロジスティック回帰の展開 _ 2.1 多重ロジスティック回帰
2. ロジスティック回帰の展開 _ 2.2 判別分析
2. ロジスティック回帰の展開 _ 2.3 二項分布
2. ロジスティック回帰の展開 _ 2.4 ロジスティック回帰の応用
3. モデルの評価と変数選択
4. 一般化と発展 _ 4.1 ポアソン回帰
4. 一般化と発展 _ 4.2 一般化線形回帰モデル
4. 一般化と発展 _ 4.3 一般化線形混合モデル
5. まとめ
「主成分分析とその周辺」講師：伊庭 幸人（統計数理研究所）
1. 主成分分析の位置づけ
2. 主成分分析の考え方 _ 2.1 主成分分析の考え方1
2. 主成分分析の考え方 _ 2.2 主成分分析の考え方2
3. 主成分分析の実例 _ 3.1 主成分分析の実例1
3. 主成分分析の実例 _ 3.2 主成分分析の実例2
3. 主成分分析の実例 _ 3.3 主成分分析の実例3
4. 主成分分析の中身 _ 4.1 基本的事項
4. 主成分分析の中身 _ 4.2 回転・行列の対角化・固有値
4. 主成分分析の中身 _ 4.3 Rによる出力
5. Rの出力
6. 双対性と特異値分解
7. 多重対応分析
8. 主成分分析と確率モデル
9. まとめ
