大学院
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最終更新日：2024年10月18日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
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生物統計論
生物統計/ Biostatistics
DNA配列,RNA配列,アミノ酸配列、次世代シーケンサーデータなど、生命データを解析する際に頻繁に使われる統計的手法について解説する。/ Statistical methods frequently used to analyze biological data such as DNA sequences, RNA sequences, amino acid sequences, and next-generation sequencing data will be explained.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
47240-43
GFS-MJ6S12L1
生物統計論
木立 尚孝
月曜2限
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講義使用言語
日本語
単位
1
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
新領域創成科学研究科
授業計画
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
授業の方法
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.
成績評価方法
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
教科書
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
参考書
W.J. Ewens and G.R. Grant. Statistical Methods in Bioinformatics An Introduction 2nd Ed. Springer
C.M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning.
履修上の注意
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/*****).
