- GIS講習会（2013年予定）
- 01. 地理情報システムとは
02. 位置の情報を取得する
03. 様々な測地系と座標系
- 04. 標高データを利用する
05. 調査地の等高線を描く
06. ラスターの加工と利用
- 07. 植生データを利用する
08. 調査地の植生図を描く
09. ベクターの加工と利用
- Ｒ講習会（2013年予定）
- 第1部 Ｒで統計解析を始める前の下準備
01. 本体とパッケージのインストール
02. エクセルデータの読み込みと整形
03. ヒストグラムや散布図を描くには
04. 軸やラベルなどグラフを編集する
第2部 ○誤差の正規性・○分散の均一性
05. 説明変数が連続変数の場合は回帰
06. 説明変数がカテゴリー変数の場合
07. 連続とカテゴリーの両方がある時
08. 説明変数が入れ子構造の場合には
- 第3部 前提条件が緩い検定と非線形回帰
09. 前提を満たさぬ場合の次善の手段
10. 非線形な関係を樹木モデルで回帰
11. 非線形な関係をより滑らかに表現
第4部 ○誤差の正規性・×分散の均一性
12. 説明変数が変わると分散も変わる
13. 分散が空間的に不均一な場合には
14. ランダムな切片と傾きを考慮する
15. 加法モデルで分散が不均一の場合
- 第5部 ×誤差の正規性・○分散の均一性
16. 応答変数がカウントデータの場合
17. 過分散への対応と多重比較の方法
18. 応答変数がゼロイチデータの場合
19. ゼロが異常に多い場合の対処法は
20. カウントやゼロイチで非線形回帰
第6部 ×誤差の正規性・×分散の均一性
21. 正規性も均一性も満たさない場合
22. 更に関係が線形じゃない場合には
23. 自己相関項を説明変数に組み込む
24. 説明変数が多い場合のモデル選択
- GISで調査地の地図を描く（2011年5月）
- ゼミや学会発表時のプレゼン資料のための地図、投稿論文用のより精細な地図を GIS で描くための講習会を開催しました。当時は GRASS の GUI は Tcl/Tk で解説したのですが、現在は Python の方が主流になっています。
- 01. ソフトウェアのインストール
- 02. 位置データを準備する
03. 標高データを準備する
- 04. QGISで調査地の地図を描く
05. GRASSで調査地の地図を描く
- Ｒによるデータ解析講習会（2010年4-7月）
- 「 Zurr AF, Ieno EN, Walker NJ, Saveliev AA, Smith GM (2009) Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R. Springer, New York. 」の Chapter 1 から Chapter 11 と Appendix を紹介しました。Zero-inflated model について何かいい教科書はないかと探していた時に見つけた本です。この本で使われているデータと R のコードは全て著者らのホームページで公開されています。
- 01. 回帰やｔ検定や分散分析など
02. 一般線形モデルの前提と限界
03. 非線形な関係は加法モデルで
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- 04. 分散の不均一性を考慮すると
05. 入れ子状データをモデリング
06. 時間自己相関がある場合には
07. 空間自己相関がある場合には
- 08. 指数分布族の様々な分布たち
09. カウントデータをモデリング
10. 在不在データと比率データは
11. ゼロだらけのデータを適切に
- Ｒの使い方講習会（2010年4月）
- 「 Zurr AF, Ieno EN, Meesters EHWG (2009) A Beginner's Guide to R. Springer, New York. 」に基づいて入門編の講習会を行ったのですが、その後この本の日本語版「 A.ジュール・E.イエノウ・E.ミースターズ 著，石田基広・石田和枝 訳 (2010) R初心者のためのABC. 丸善出版. 」が出版されました。
- 01. インストールと初期設定
- 02. データの読み込みと整形
- 03. グラフィックスあれこれ