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Pythonで学ぶ生物統計33

01研究質問を変数に翻訳する 02観測単位・実験単位・反復を区別する 03データ型・schema・provenance 04中心・散らばり・分布の要約 05分布の可視化と外れ値 06欠測・重複・変換の判断 07確率モデルとデータ生成過程 08標本抽出分布と標準誤差 09信頼区間、ブートストラップ、置換検定 10効果量、不確実性、p値 112群対応非パラメトリック比較 12ANOVA · 多重比較 · FDR 13検出力とサンプルサイズ設計 14無作為化、ブロッキング、マッチング 15因子設計と交互作用 16反復測定、クラスター化、擬似反復 17OLS、共変量、および診断 18ロジスティック回帰 19ポアソン、オフセット、負の二項分布 20混合モデルの基礎 21縦方向の変化と欠測 22打ち切り・カプラン・マイヤー・リスク集合 23Coxモデルと比例ハザードの仮定 24カウント行列・正規化・バッチ 25組成データと対数比 26PCAと高次元QC 27多重検定と縮小推定 28予測対象、基準値、および指標 29リーケージ、パイプライン、およびグループ/時間/サイトの分割 30特徴量選択とネステッドチューニング 31キャリブレーション・不均衡・不確実性 32再現可能な分析パッケージ 33結果の伝達、限界、倫理、アクセシビリティ

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