Tag: 統計学

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-statistics-data-analysis-public-health 皆さん、こんにちは！今日はCourseraで提供されている『公衆衛生における統計解析入門』というコースについてご紹介したいと思います。このコースは、統計解析の基礎を学ぶための素晴らしい機会です。まず初めに、統計が公衆衛生研究と実践にどのように役立つかを学びます。18世紀のロンドンや国連の事例を通して、研究質問をどのように定義し、検証可能な仮説を表現するかの重要性について触れます。 コースの中では、変数の種類、一般的な分布、サンプリングの基本を理解することができます。特に、正常分布やポアソン分布といった「良好な」データ分布と、実際の公衆衛生データセットに多く見られる非理想的なデータ分布の違いを学びます。 次に、Rとその統計解析ソフトウェアRStudioの基本的な使い方に慣れることができます。果物や野菜の消費データを例に、データのインポートや基本的な記述統計の実行方法を学びます。データを解析し、新しいデータセットの特長を把握する手助けになります。 さらに、仮説検定の方法についても学びます。具体的には、平均値や割合の計算に基づいて、仮説検定を行い、その結果を解釈する技術を習得します。医療知識はサンプルから導き出されるため、平均値の推定における不確実性をどのように考慮するかが重要です。このコースを通じて、解析におけるp値や信頼区間の計算方法も習得します。 このコースは、これから公衆衛生の領域でデータ分析に取り組もうとする方々にとって、非常に有意義な内容です。統計の基礎を学ぶことで、自分自身でデータを扱い、重要な分析を行えるようになるでしょう。ぜひ、皆さんも受講してみてはいかがでしょうか？ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-statistics-data-analysis-public-health

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/logistic-regression-r-public-health こんにちは！今日はCourseraで提供されている「公共保健のためのRによるロジスティック回帰」というコースについてレビューしたいと思います。このコースは意外にも公共保健データの特性に特化しており、特に実際の医療データに基づいて手を動かしながら学ぶことができる内容になっています。 このコースの魅力は、単なるロジスティック回帰ではなく、公共保健における特有の課題に焦点を当てている点です。メッセージの乱雑さがある公共保健のデータに対して、どのように正しく分析を進めるかを学ぶことができます。 ### コースの内容 1. **ロジスティック回帰の紹介** 初回ではロジスティック回帰の基本を学び、なぜ線形回帰がバイナリの結果に適していないのかを理解します。また、オッズとオッズ比の定義について学び、実践を通じてスキルを磨きます。 2. **Rによるロジスティック回帰** データの準備方法や、Rでの簡単なロジスティック回帰モデルの実行方法を学びます。このステップでは、結果の解釈方法も習得します。 3. **複数ロジスティック回帰の実行** 一つの予測因子だけでなく、複数の予測因子を使用したロジスティック回帰モデルの実行について学びます。 4. **モデルの適合性評価** 最終週では、モデルの適合性やパフォーマンスを評価し、オーバーフィッティングを避ける方法を学びます。 このコースは、データ分析における理論と実践のバランスを絶妙にとっており、実際のデータセットを使用しているため、学びが非常に実践的です。また、Rのスキルを向上させたい方や、公共保健のデータを扱う方には特にお勧めです。 是非、挑戦してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/logistic-regression-r-public-health

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/managing-describing-analyzing-data データサイエンスの世界がますます重要視される中、Courseraで提供されている「Managing, Describing, and Analyzing Data」コースを受講することをお勧めします。これは、データの理解と適切な分類がいかに重要であるかを学ぶための素晴らしい出発点です。 このコースでは、Rソフトウェアを使用してデータを視覚的および数値的に説明するスキルを身につけることができます。特に、記述統計を使ったデータの解析に重点が置かれており、データがどのように分布しているかを理解することで、より良い意思決定を行うための基盤を築けます。 シラバスのハイライト: データと測定: RおよびR Studioを使用してデータを操作し、測定スケールに基づいてデータのタイプを分類する方法を学びます。 グラフィカルおよび数値的なデータの記述: データの位置、広がり、形を記述するために、視覚表現と記述統計を用いるスキルを習得します。 確率と確率分布: 確率のルールや条件を適用し、問題解決に役立てる方法を学びます。 サンプリング分布、誤差と推定: 統計推論に関するサンプリングとその分布、誤差を理解することができます。 二標本仮説検定: 独立したデータと従属データを用いて統計的検定を実践します。 このコースは、データ分析の力量を高めたいと考えているすべての人にとって有意義であると確信しています。特に、Rソフトウェアをまだ使ったことがない方にも優しい内容になっており、自信を持ってデータに取り組むことができるでしょう。 データの理解や分析に興味がある方は、ぜひこのコースを試してみてください。データサイエンスの基本をしっかりと抑え、将来的な学習に役立つ基礎を構築することができるでしょう。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/managing-describing-analyzing-data