基礎から学ぶ統計学
本章では、二項検定を学びます。二項検定は、本書で学ぶ統計手法の中では、最も使用頻度が低い手法です。しかし、統計学の入門に最適な学習項目です。理由が3つあります。第一に、高校1～2年で学んだ数学だけで、この手法の原理を完全に理解できます。統計手法はたくさんありますが、唯一この手法だけは、全て手作りの計算で実行できます。第二に、面倒な検定統計量の計算を必要としません。第三に、二項検定には、検定の論理の全てが詰まっています。こうした理由から、読者のお父さんやお母さん、もしくは、お爺ちゃんやお婆ちゃんの世代では、二項検定は、高校の数学の教科書で解説されていました。この「とても分かりやすい」という長所を、活用しない手はありません。本書では、統計学の学習を、二項検定から始めます。本章では、当時の大学入試の頻出問題をさらに簡単にした例題を使って、学びます。… 本書の使い方 統計学を学ぶ心がけ／予備知識／
実験医学増刊：機械学習を生命科学に使う！〜シークエンスや画像データをどう解析し、新たな生物学的発見につなげるか？
序にかえて：生命科学研究を加速する機械学習【小林徹也，舟橋 啓，杉村 薫】 第1章 機械学習入門 1．Google Colaboratory入門―機械学習を体験しよう【舟橋 啓，徳岡雄大，山田貴大】 2．ImageJを使った機械学習による生物画像解析入門【三浦耕太】 第2章 バイオインフォマティクス Ⅰ．遺伝子発現機構・発生・分化 1．1細胞RNA-seqを用いた細胞タイプの同定技術【松本拡高】 2．scRNA-seqを用いた細胞系譜の軌跡推定―データの背後の流れを読みとる技術【前原一満，大川恭行】 3．scRNA-seqデータから空間的遺伝子発現パターンを再構成する機械学習【大河内康之，坂口峻太，本田直樹】 4．ラマン分光を用いた細胞内の遺伝子発現の推定【若本祐一】 Ⅱ．免疫・微生物・化学・創薬 5．機械学習を応用したT細胞受容体レパトア解析【横田 亮，小林徹也】 6．メタゲノム解析にお
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