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年度	2024年度	開講部局	情報科学部
講義コード	KA232001	科目区分	専門教育科目
授業科目名	生物・医療統計
授業科目名 （フリガナ）	セイブツ・イリョウトウケイ
英文授業科目名	Biostatistics
担当教員名	江村　剛志,岡村　寛之
担当教員名 (フリガナ)	エムラ　タケシ,オカムラ　ヒロユキ
開講キャンパス	東広島	開設期	3年次生   後期   集中
曜日・時限・講義室	(集) 集中
授業の方法	講義	授業の方法 【詳細情報】
			講義中心
単位	2.0	週時間		使用言語	B : 日本語・英語
学習の段階	2 : 初級レベル
学問分野（分野）	25 : 理工学
学問分野（分科）	02 : 情報科学
対象学生
授業のキーワード	線形モデル・回帰分析・生存時間解析・統計解析環境R
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中での この授業科目の位置づけ （学部生対象科目のみ）
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）	計算機科学プログラム （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． データ科学プログラム （総合的な力） ・D3. 複合的に絡み合う社会的ニーズや課題を俯瞰し，データに基づいた定量的かつ論理的な思考と多角的視野と高度な情報分析能力で課題を解決する能力． 知能科学プログラム （総合的な力） ・D3. 複合的に絡み合う社会的ニーズや課題を俯瞰的に捉え，知能科学の幅広い知識に基づいた多角的視野と分析能力で課題を解決する能力．
授業の目標・概要等	生物統計学の基礎である、線形回帰法、一般化線形回帰法、生存時間解析法を習得する。 加えて、近年利用されている多変量生存時間解析法にも触れる。
授業計画	統計解析環境R（データ操作、R関数） 線形回帰分析（単回帰、重回帰） 一般化線形モデル（指数型分布族、最尤推定法、データ解析） 一般化線形混合モデル（ランダム切片モデル、個体内相関、経時データ解析法） 生存時間解析（打ち切り、左切断、指数分布、ワイブル分布） 生存関数・ハザード関数 Cox比例ハザードモデル 多変量生存時間解析（フレイルティモデル・コピュラモデル） 代替エンドポイント（全生存期間、無増悪生存期間、無病生存期間）
教科書・参考書等	履修に際して購入や予習の必要は無いが、授業後のさらなる勉強に以下が参考になる A Handbook of Statistical Analyses using R, Third Edition Modern Medical Statistics: A Practical Guide
授業で使用する メディア・機器等
	【詳細情報】
授業で取り入れる 学習手法
予習・復習への アドバイス	毎回配布する授業資料で復習をしてください。
履修上の注意 受講条件等
成績評価の基準等	クイズ・小テスト・レポート・宿題（少人数の場合はプレゼン発表）の合計点
実務経験
実務経験の概要と それに基づく授業内容
メッセージ
その他	＜実施日時＞ 2024年11月19日（火）5～10時限 2024年11月20日（水）3～10時限 2024年11月26日（火）3～10時限 2024年11月27日（水）3～10時限
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