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カリキュラム全体概要
テキスト
出席管理システム（学生専用）
ユニット評価（学生専用）
臨床実習1評価（学生専用）
臨床実習2評価（学生専用）
出席管理システム（教員専用）
評価入力・閲覧（教員専用）
動画配信（学生・教員専用）
動画配信（教員専用）
ユニット概要
Unit
コース
基礎生物医学
ユニット
医用統計学・医用AI学
目標
1.主題
1.統計学の基本的な用語、解析方法を理解する。
2.生命現象の不確定性を統計的に客観的に評価する考え方を学習する。
3.医学における統計学の意義と限界について理解する。
4.機械学習の統計的解析との違いを理解する。
5.機械学習の分類・アルゴリズムを習得し、適用範囲を理解する。
2.到達目標
1.科学的根拠に基づいた医療の評価と検証の必要性を説明できる。
2.得られた情報を統合し、客観的・批判的に整理して自分の考えを分かりやすく表現できる。
3.2群間の平均値の差を検定できる。
4.3群以上の間の平均値の差を分散分析を用いて検定できる。
5.独立2群、または独立多群の順序変数データの検定を行える。
6.2変量間の回帰係数と相関係数を求め、その意味の違いを説明できる。
7.多変量解析の基本的な概念と解析結果を説明できる。
8.機械学習について種類と特徴を説明できる。
3.担当教員の実務経験
4.ねらい（H28コアカリ等対応）
5．学修目標（H28コアカリ等対応）
6.旧一般学習目標（GIO）
方略（LS）
1．ユニット構成
日付昇順で表示試験
| 項目 | 年月日曜日時限 | 内容 | 担当者 | 場所 | コアカリ番号 |
|---|---|---|---|---|---|
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2019年7月1日（月） 1・2時限（2年） |
筆記試験 | 浅井義之 | 第3講義室 |
実習（一斉型）
| 授業ID | 回 | 年月日曜日時限 | 実習内容 | 担当者 | 場所 | コアカリ番号 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| j0401060304 | 5,6 |
2019年6月21日（金） 1・2,3・4時限（2年） |
多群間の検定 | 浅井義之, HOSSAIN MD. MAHBUB, 早野崇英, 長谷亮佑, 安部武志 | 第1講義室 | A-2-2-*-3,Y-1-4-*-7 |
| j0401060102 | 3,4 |
2019年6月19日（水） 1・2,3・4時限（2年） |
二群間の検定、分散分析、相関と回帰 | 浅井義之, HOSSAIN MD. MAHBUB, 早野崇英, 長谷亮佑, 安部武志 | 第1講義室 | A-2-2-*-3,Y-1-4-*-2,Y-1-4-*-3,Y-1-4-*-4 |
| j0401060506 | 1,2 |
2019年6月17日（月） 5・6,7・8時限（2年） |
データの抽出・図示・分布 | 浅井義之, HOSSAIN MD. MAHBUB, 早野崇英, 長谷亮佑, 安部武志 | 第1講義室 | A-2-2-*-3,Y-1-4-*-12,Y-1-4-*-13 |
講義
| 授業ID | 回 | 年月日曜日時限 | 講義内容 | 担当者 | 場所 | コアカリ番号 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| k0401060700 | 8 |
2019年6月20日（木） 3・4時限（2年） |
機械学習2、多変量解析、 生存率 | 浅井義之 | 第1講義室 | A-2-2-*-1,A-2-2-*-2,A-2-2-*-3,Y-1-4-*-12 |
| k0401060200 | 7 |
2019年6月13日（木） 3・4時限（2年） |
統計の基礎 | 浅井義之 | 第1講義室 | A-2-2-*-1,A-2-2-*-2,A-2-2-*-3,C-3-3-3-1,Y-1-4-*-2,Y-1-4-*-3,Y-1-4-*-4,Y-1-4-*-5,Y-1-4-*-6,Y-1-4-*-7,Y-1-4-*-8 |
| k0401060800 | 6 |
2019年6月12日（水） 3・4時限（2年） |
一般化線形モデル | 浅井義之 | 第1講義室 | A-2-2-*-1,A-2-2-*-2,A-2-2-*-3,Y-1-4-*-4,Y-1-4-*-7 |
| k0401060500 | 5 |
2019年6月12日（水） 1・2時限（2年） |
相関と回帰 | 浅井義之 | 第1講義室 | A-2-2-*-1,A-2-2-*-2,A-2-2-*-3,B-1-2-*-5,Y-1-4-*-9,Y-1-4-*-10,Y-1-4-*-11 |
| k0401060400 | 4 |
2019年6月11日（火） 3・4時限（2年） |
多重比較 | 浅井義之 | 第1講義室 | A-2-2-*-1,A-2-2-*-2,A-2-2-*-3,B-1-2-*-4,Y-1-4-*-7 |
| k0401060300 | 3 |
2019年6月11日（火） 1・2時限（2年） |
検定方法の基礎 | 浅井義之 | 第1講義室 | A-2-2-*-1,A-2-2-*-2,A-2-2-*-3,B-1-2-*-1,B-1-2-*-2,B-1-2-*-3,Y-1-4-*-2,Y-1-4-*-3,Y-1-4-*-4,Y-1-4-*-5,Y-1-4-*-6,Y-1-4-*-7,Y-1-4-*-8 |
| k0401060100 | 2 |
2019年6月10日（月） 1・2時限（2年） |
統計の基礎/Rの基本 | 浅井義之 | 第1講義室 | A-2-2-*-1,A-2-2-*-2,A-2-2-*-3,Y-1-4-*-1 |
| k0401060600 | 1 |
2019年5月20日（月） 9・10時限（2年） |
機械学習1、判別解析 | 浅井義之 | 第1講義室 | A-2-2-*-1,A-2-2-*-2,A-2-2-*-3,B-1-2-*-6,Y-1-4-*-12 |
2．テキスト
| 必要度 | 書名 | 著者・監修者・訳者 | 出版社 | 出版年 | 本体価格 |
|---|---|---|---|---|---|
| 3 | バイオサイエンスの統計学―正しく活用するための実践理論 | 市原清志 著 | 南江堂 | 1990 | 4893 |
1 必携（授業に必ず持参するもの）
2 推奨（学習する際に読むことを強く勧めるもの）
3 参考（参考書として適切なもの）
3．教育方法等の特記事項
1.座学により統計と機械学習に関する数学的基礎を学習する。
2.座学を行う際、パソコン上でフリーの統計処理ソフトウェア Rを用いて統計・機械学習の基礎理論の確認を行い，知識の確かな定着を図る。
3.模擬データによる統計処理・機械学習の練習を組み合わせた実践的教育行うことで，応用力を養う。
評価方法
以下の項目を考慮に入れ，総合的に成績を評価する。
1．ユニット最終日の筆記試験・解析実技試験（パソコンを使用する）
2．出席状況を含めた学習態度
3．実習の評価
注意点（再試等）
ユニット責任者の判断により，再試を行う場合がある。
