Tag: 統計解析

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/genetic-epidemiology こんにちは、皆さん！今日は、Courseraで提供されている『Genetic Epidemiology Foundations』というコースについて紹介したいと思います。このコースは、コロラド大学デンバー校とヴァンダービルト大学医学センターの遺伝学研究所が共同で提供しており、国際遺伝疫学学会との協力によって実現した素晴らしいプログラムです。 このコースは、遺伝的関連研究データの統計解析を行うために必要な背景知識と基盤を提供することを目的としています。カリキュラムには、遺伝学研究の歴史についての講義や、さまざまな評価が含まれています。これから、各モジュールの内容について少し詳しく見ていきましょう。 1. **遺伝疫学とは？歴史的な視点と導入** – このモジュールでは、現代の「オミクス」が遺伝疫学にどのように統合されているかについて理解を深めることができます。遺伝子発現の遺伝的調節やトランスクリプトームの補完に関する内容も扱われます。 2. **集団遺伝学の導入: モデルと仮定** – ハーディー・ワインベルグの原理や遺伝的漂流、集団構造についての基礎を学びます。これは今後のモジュールで必要となる重要な内容です。 3. **集団構造と遺伝的関連研究** – 遺伝的差異の原因や、構造化された集団での関連研究を行う方法について学びます。アミックス手法を用いた関連マッピングについても紹介されます。 4. **遺伝データの基本的品質管理: データ構造** – ハイスループットの遺伝子型データの品質管理は非常に重要です。さまざまなアプローチを学び、品質問題に対処する方法を理解します。 5. **集団ベースの関連研究** – アレルと特性の関連を検出する方法や、メタアナリシスの利用法について学びます。 6.…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/regression-models こんにちは、皆さん！今日はCourseraで提供されている「回帰モデル」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、データサイエンスの領域で非常に重要な統計分析ツールである回帰分析を理解し、使いこなすための素晴らしい機会です。 このコースは特に、リニアモデルとその応用に焦点を当てており、リニア回帰や多変量回帰など、データ分析の基礎を築く内容が含まれています。以下は、各週の概要です。 Week 1: 最小二乗法とリニア回帰 最初の週では、最小二乗法とリニア回帰に重点が置かれています。ここでは、データのフィッティングに必要な基礎を身につけることができます。 Week 2: リニア回帰と多変量回帰 リニア回帰の余韻を楽しんだ後、今週は多変量回帰に焦点を当てます。複数の予測因子がどのように結果に影響を与えるかを学ぶことができます。 Week 3: 多変量回帰、残差、診断 この週では、前週の多変量回帰の内容をさらに深め、残差分析やモデルの診断、バリアンスインフレーションなどについても扱います。 Week 4: ロジスティック回帰とポアソン回帰 最終週では、一般化線形モデルを探ります。バイナリアウトカムやポアソン回帰に関する実践的な課題を通じて、理論を応用する力を養います。 このコースを受講することで、回帰モデルの理論だけでなく、実践的なスキルも身につけることができます。データサイエンスに携わりたい方には、非常に役立つ内容ですので、ぜひ受講をおすすめします！ このコースを通じて、データを解析する力を養い、さらに統計学的な考え方を深めていただければと思います。皆さんのデータサイエンスの旅が充実したものになりますように！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/regression-models