Tag: オープンサイエンス

統計推論を改善するためのコースレビュー:Coursera「Improving your statistical inferences」

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-inferences 最近、Courseraで「Improving your statistical inferences」という素晴らしいコースを受講しました。このコースは、実証研究からの統計的推論をより良くするために設計されています。統計学についての深い理解を得るためには、重要なステップだと思いました。 ### コースの概要 このコースでは、p値や効果量、信頼区間、ベイズ因子、尤度比を正しく解釈し、それらの統計がどのような質問に対して回答するのかを学びます。さらに、偽陽性率が制御された実験を設計する方法や、研究のサンプルサイズを決定するための方法についても実践的に学ぶことができます。 ### シラバス 1. **イントロダクション + 古典的統計学** このセクションでは、基本的な統計概念に始まり、古典的な手法を振り返ります。 2. **尤度とベイズ統計** ベイズ統計の考え方とその実用性について学びます。 3. **多重比較、統計的パワー、プレ登録** 統計的な問題とその解決策を探索します。 4. **効果の大きさ** 効果の大きさが研究結果の理解に至るまでの重要性を考察します。 5. **信頼区間、サンプルサイズの正当化、P-カーブ分析** 信頼区間の設定とサンプルサイズをどう決定するかについて学びます。 6.…

Courseraコースレビュー: Reproducible Templates for Analysis and Dissemination

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/reproducible-templates-analysis 皆さん、こんにちは!今日はCourseraで提供されている「Reproducible Templates for Analysis and Dissemination」というコースについて詳しくレビューしていきたいと思います。 このコースは、以前の同僚が完成させた作業を再現する方法や、以前放棄したプロジェクトを再訪する方法、または単純に一貫したフォーマットとワークフローで文書を再現する手助けをすることを目的としています。作業がどのように行われたのか、ファイルがどこにあるのか、どのバージョンが最新なのかという情報が不完全だと、さまざまな問題が生じることがあります。このコースでは、適切なドキュメント作成プロセスに焦点を当て、あなたやあなたの同僚が作業のコンポーネントを簡単に再現できるようにします。 ### コースのシラバス 1. **再現可能な研究と動的ドキュメンテーションへのイントロダクション**: 再現性とオープンサイエンス運動に関する概念と、RStudioやGitHubなどの基礎的なケースと著者を紹介します。 2. **R Markdown: 文書とプレゼンテーション形式の構文**: R Markdownの構文を探求し、文書内にテーブルや画像、動画などのオブジェクトを挿入・作成する方法を学びます。 3. **R Markdownテンプレート: 処理とカスタマイズ**: ドキュメントやレポート、プレゼンテーションをテンプレートに変換する方法を学び、作業の自動化と再現性を向上させます。 4. **著名な科学ジャーナルからのカスタムテンプレートを活用**: ElsevierやIEEEなどの科学出版社向けのカスタムテンプレートを掘り下げ、初めてのRパッケージを作成します。 5.…