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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）

▼ねらい番号を表示

5．学修目標（H28コアカリ等対応）

▼コアカリ番号を表示

A-2-2-*-1: ①講義、国内外の教科書・論文、検索情報等の内容について、重要事項や問題点を抽出できる。
A-2-2-*-2: 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。
A-2-2-*-3: ③実験・実習の内容を決められた様式に従って文書と口頭で発表できる。
B-1-2-*-1: ①２群間の平均値の差を検定できる（群間の対応のあり、なしを含む）。
B-1-2-*-2: ②パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の違いを説明できる。
B-1-2-*-3: ③カイ２乗検定法を実施できる。
B-1-2-*-4: ④一元配置分散分析を利用できる。
B-1-2-*-5: ⑤２変量の散布図を描き、回帰と相関の違いを説明できる。
B-1-2-*-6: ⑥線形重回帰分析、多重ロジスティック回帰分析と交絡調整を概説できる。
C-3-3-3-1: ①薬物の評価におけるプラセボ効果の意義を説明できる。
Y-1-4-*-1: 1)母集団の分散と標本分散の違いを説明でき､正規性を検定できる。
Y-1-4-*-2: 2)独立2群間の平均値の差を検定できる。
Y-1-4-*-3: 3)対応のある2群間の平均値の差を検定できる。
Y-1-4-*-4: 4)2群の標本分散が等分散でなかった場合の対応を説明できる。
Y-1-4-*-5: 5)独立2群の順序変数にマン－ホイットニーのU-検定を使用できる。
Y-1-4-*-6: 6)カイ2乗検定法を利用できる。
Y-1-4-*-7: 7)一元配置と二元配置の分散分析を利用できる。
Y-1-4-*-8: 8)独立多群間の順序変数データにクラスカル－ワリスの検定を使用できる。
Y-1-4-*-9: 9)2変量の散布図を描き､回帰と相関の違いを説明できる。
Y-1-4-*-10: 10)最小二乗法による直線回帰を説明でき､回帰係数の有意性を検定できる。
Y-1-4-*-11: 11)相関係数を算出し､有意性を検定できる。
Y-1-4-*-12: 12)多変量解析の基本的な概念を説明できる

▲コアカリ番号を閉じる

6.旧一般学習目標（GIO）

▼旧一般学習目標（GIO）を表示

方略（LS）

1．ユニット構成

日付降順で表示

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
k0401060100	1	2022年6月6日（月） 3・4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
k0401060200	2	2022年6月7日（火） 1・2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
k0401060300	3	2022年6月7日（火） 3・4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
k0401060400	4	2022年6月8日（水） 1・2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
k0401060500	5	2022年6月8日（水） 3・4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
k0401060600	6	2022年6月13日（月） 5・6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
k0401060700	7	2022年6月14日（火） 1・2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
k0401060800	8	2022年6月14日（火） 3・4時限（2年）	一般化線形モデル	吉本潤一郎	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
k0401060900	9	2022年6月15日（水） 1・2時限（2年）	ベイズ	安部武志	第1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
j0401060102	1	2022年6月15日（水） 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, 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
j0401060304	2,3	2022年6月16日（木） 1・2,3・4時限（2年）	多群間の検定	浅井義之, 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
j0401060506	4,5	2022年6月17日（金） 1・2,3・4時限（2年）	データの抽出・図示・分布	浅井義之, 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

試験

項目	年月日曜日時限	内容	担当者	場所	コアカリ番号
	2022年6月27日（月） 1・2時限（2年）	筆記試験	浅井義之	第1講義室

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。

講義資料はMoodle上で配布する。

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。

ユニット概要 Unit

目標