| 科目名 | : | 臨床統計学特論Ⅱ |
|---|---|---|
| 英文名 | : | Special Lecture on Biostatistics Ⅱ |
| 科目概要 | : | 修士＿薬科専＿臨統コ, 修士課程１年, 前期, 必修, 4単位 |
| 科目責任者 | : | 道前 洋史 (臨床統計学・講師) |
| 担当者 | : | 道前 洋史（臨床統計学・講師） |
| 備考 | : |
授業の目的は、統計的モデル構築に関する体系的な知識を修得することである。
この科目は学位授与方針（ディプロマ・ポリシー）の薬科学専攻修士課程②⑤に関連する。
モデル構築とその応用を講義形式と演習形式で実施し、統計学への理解を深める。
教科書を用いて講義形式と演習形式ですすめる。適宜練習問題を実施し、授業の中で解答を検討する。対面講義として実施する。
| No. | 講義項目 | 担当者 | 開講日 | 到達目標・学習方法・内容 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 一般化線形モデルについての背景 | 道前 洋史 | 4月8日② | 正規分布から導かれる分布、二次形式、推定について理解できる。 |
| 2 | モデルの当てはめ | 道前 洋史 | 4月15日② | 統計モデル構築のいくつかの原理について理解できる。 |
| 3 | 指数分布族と一般化線形モデル | 道前 洋史 | 4月22日② | 指数分布族の性質、一般化線形モデルについて理解できる。 |
| 4 | 推定 | 道前 洋史 | 5月13日② | 最尤推定について理解できる。 |
| 5 | 推測Ⅰ | 道前 洋史 | 5月20日② | スコア統計量の標本分布、最尤推定量の標本分布について理解できる。 |
| 6 | 推測Ⅱ | 道前 洋史 | 5月27日② | 対数尤度比統計量、逸脱度の標本分布、仮説検定について理解できる。 |
| 7 | 正規線形モデルⅠ | 道前 洋史 | 6月3日② | 重回帰、分散分析について理解できる。 |
| 8 | 正規線形モデルⅡ | 道前 洋史 | 6月10日② | 共分散分析、一般線形モデルについて理解できる。 |
| 9 | ２値変数とロジステック回帰 | 道前 洋史 | 6月17日② | 一般化線形モデル、一般ロジステック回帰モデル、適合度統計量、残差統計量について理解できる。 |
| 10 | 名義および順序ロジステック回帰 | 道前 洋史 | 6月24日② | 多項分布、名義ロジステック回帰、順序ロジステック回帰について理解できる。 |
| 11 | 計数データ、ポアソン回帰および対数線形モデルⅠ | 道前 洋史 | 7月1日② | ポアソン回帰、分割表の確率モデルについて理解できる。 |
| 12 | 計数データ、ポアソン回帰および対数線形モデルⅡ | 道前 洋史 | 7月8日② | 対数線形モデル、対数線形モデルにおける統計的推測について理解できる。 |
| 13 | 生存時間解析 | 道前 洋史 | 7月15日② | 生存関数とハザード関数、経験生存関数について理解できる。 |
| 14 | クラスターデータおよび経時データⅠ | 道前 洋史 | 7月22日② | 正規データに対する繰返し測定モデル、非正規データに対する繰返し測定モデルについて理解できる。 |
| 15 | クラスターデータおよび経時データⅡ | 道前 洋史 | 7月29日② | 多段階モデルについて理解できる。 |
| 定期試験 | |
| 授業 | ・授業回数15回 |
| その他 | ・各回の授業終了時に出す課題（100％）で評価する |
自ら数式の導出をすることで、統計学への理解を深めましょう。
| 1 | 【授業時間外に必要な学習の時間：150時間】 |
| 2 | ・予習：教科書の講義該当箇所をよく読んで、数式を導出してくること。 ・復習：教科書の数式を導出しておくこと。 |
| 種別 | 書名 | 著者・編者 | 発行所 |
|---|---|---|---|
| 教科書 | 一般化線形モデル入門 | Annette J. Dobson（著） 田中豊・森川敏彦・山中竹春・富田誠（訳） | 共立出版 |
| 参考書 | （なし） |