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生物統計学28

01恐れより好奇心から：バイオのための統計講義を始めるにあたって 02同じ平均、異なる実験: 平均だけでデータを判断できない理由 03標本はなぜ毎回変わるのか: 一つの平均から反復標本抽出へ 04一つの数から不確実性の範囲へ: 信頼区間を正しく読む 05平均、次の観測、母集団の範囲: 異なる三つの区間と規格 06仮説検定が実際に問うこと: 差は偶然だけでも生じ得るか 07平均より先にばらつきを見る: 二群の広がりが違うとき 08一群を基準値と比べる: 効果・CI・p-valueを一緒に読む 09二群を正しく比べる: 独立・対応・Welchの選択 10複数群とANOVA: 変動を分けて平均差を問う 11差がないことと同等であること：TOSTと同等性マージン 12標本サイズと検出力: データはいくつあれば十分か 13共に動く二つの変数：相関係数より先に散布図を見る 14関係を式で表し診断する: 回帰と残差 15OFATからDOEへ: 一度に一つずつ変えると見落とすこと 16完全要因計画の幾何と効果：すべての組合せで何を分離するか 17実行順・複製・block: 同じ組合せ表を良い実験にする方法 18因子効果から予測と探索へ: DOEモデルを診断する順序 19部分要因設計とalias: runを減らすと失う情報 20スクリーニング結果とフォローアップ実験の関連付け 21中心点が明らかにする曲率：線形モデルを疑うとき 22応答曲面計画の形：CCDとBox-Behnkenはどこを測るか 232次モデルを作り、疑う：R²だけで終わらない診断 24最適条件は終点ではなく、次の実験の出発点です 25最適点よりも頑健な領域：入力変動をモンテカルロ法で捉える 26制約付きカスタム計画：実行可能な候補から情報量の高い点を選ぶ 27決定的スクリーニング計画を段階的に解析する 28計画・解析・確認・報告を1つの検証パッケージにまとめる

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バイオインフォマティクス120

ノーベル賞シリーズ125

BioKnowledge コンセプト29

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