生物統計論

1. 統計解析と確率変数 / Statistical analysis and Stochastic variables 2. 大数の法則と中心極限定理、仮説検定 / Law of large numbers, Central limit theorem, Hypothesis testing 3. 確率モデル、最尤推定 / Probabilistic modeling, Maximum likelihood 4. 期待値最大化法、ベイズ推定 / Expectation Maximization method, Bayesian inference 5. モデル選択、確率過程 / Model selection and Stochastic process 6. 乱数生成、マルコフ連鎖モンテカルロ法 / Random number generation, Markov chain monte carlo

スライドを用いて講義を行う。 スライドのPDFはITC-LMSで配布 / Online or Hybrid lecture using slide presentation Slide PDF is available from ITC-LMS オンライン授業か対面授業かなどの講義形態については直前にITC-LMSで通知する。 / Announcements such as Zoom URL and report assignments will be given at ITC-LMS.

各回に出すレポートの提出により成績評価を行う / Based on submitted reports assigned for each lecture

バイオインフォマティクスシリーズ３「生物統計」木立尚孝著　コロナ社　2022年５月27日発行 / Bioinformatics series 3 "Biostatistics" Kiryu Hisanori, Corona Publishing co. ltd. 2022 May

W.J. Ewens and G.R. Grant. Statistical Methods in Bioinformatics An Introduction 2nd Ed. Springer C.M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning.

定理の証明や講義より詳しい説明については、教科書を参照。/ For proofs of theorems and more detailed explanations than in lectures, students can study the textbook as needed. 追試・追レポート等がある場合は、理学部3号館412講義室前掲示板、生物情報HP（http://www.bi.s.u-tokyo.ac.jp/*****）に掲載するので注意すること。/ Please note that any make-up examinations, make-up reports, etc., will be posted on the bulletin board in front of Lecture Room 412, Building 3, Faculty of Science, and on the HP of the department of Bioinformatics and Systems Biology (http://www.bi.s.u-tokyo.ac.jp/*****).