自然科学研究のためのR入門

―再現可能なレポート執筆実践―

紙 + 電子書籍
自然科学研究のためのR入門
著者 江口 哲史 著・ 石田 基広 監修・ 市川 太祐 編・ 高橋 康介 編・ 高柳 慎一 編・ 福島 真太朗 編・ 松浦 健太郎
分野 数学  > 統計  > データ解析
情報・コンピュータ  > プログラミング・言語  > R
科学一般  > 論文作成
シリーズ 数学  > Wonderful R 4
発売日 2018/10/15
ISBN 9784320112445
体裁 B5・240頁
定価 2,970円 (本体2,700円 + 税10%)
  • この本の
    内容
  • 目次
  • 関連情報
 近年、Rなどのオープンソースのデータ解析環境が整ってきており、これらを活用することで、実験・測定・調査を行った結果に対して、研究者自身の手で高度な分析手法を適用できるようになった。
 しかし、自然科学研究の多様化に伴い、研究者が扱わなければいけないデータの種類や量は増える一方である。また、データ解析手順も複雑化している。そのため自然科学系の実験分野においても、データ解析の再現性の重要性は高まっている。
 Rでは解析の再現性を保証する方法としてRMarkdownが広く活用されている。その方法は本シリーズ第3巻『再現可能性のすゝめ』で詳しく解説されているが、本書はその実践集である。自然科学分野で主に取り扱うデータを想定した上で、RおよびRStudioを活用して、実験ノートやレポートをまとめあげる方法を、本書では具体例をあげつつ詳しく説明している。
Chapter 1 はじめに
1.1 RMarkdown
1.2 sessioninfoによるバージョン情報の確認
1.3 プロジェクトの作成
1.4 本章のまとめと参考文献

Chapter 2 基本的な統計モデリング―要因と目的変数の関係解析(1)
2.1 データの読み込み・概観チェック・集計・可視化
2.2 【レポート例2-1】
2.3 検定・相関解析
2.4 統計モデリング第一歩
2.5 【レポート例2-2】
2.6 本章のまとめと参考文献

Chapter 3 発展的な統計モデリング―要因と目的変数の関係解析(2)
3.1 データの読み込み・集計・可視化
3.2 【レポート例3-1】
3.3 検定
3.4 統計モデリング
3.5 【レポート例3-2】
3.6 本章のまとめと参考文献

Chapter 4 実験計画法と分散分析
4.1 一元配置分散分析―One-way ANOVAによる精製カラムの検討
4.2 二元配置分散分析―Two-way ANOVAによる検出器の検討
4.3 【レポート例4-1】
4.4 直交表を使った分散分析―多数の因子がある場合の組み合わせ効率化:注入口条件の最適化
4.5 分析法の検証
4.6 【レポート例4-2】
4.7 本章のまとめと参考文献

Chapter 5 機械学習―代謝産物の変動解析を例に
5.1 データの読み込み・加工・可視化・検定
5.2 機械学習による判別分析
5.3 変数重要度が上位の因子によるpathway解析および機能解析の準備
5.4 【レポート例5】
5.5 本章のまとめと参考文献

Chapter 6 実践 レポート作成―化学物質の分子記述子と物性の関係解析を例に
6.1 ファイル作成・YAML記述
6.2 本文の記述とデータの読み込み
6.3 機械学習モデル
6.4 バリデーションセットを用いた精度の検証
6.5 変数重要度
6.6 実行環境・引用文献
6.7 本章のまとめと参考文献

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