- 発売日：2025/04/22
- 出版社：共立出版
- ISBN：9784320058453
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商品説明
生態学×統計モデル×ユーモア
実践的Rコードと随所に挿入された「奇妙」な小噺が読者を深淵へといざなう新本格派統計モデリング本
生態学データの解析に必要な現代的統計手法に始まり、統計モデルを利用した生物の個体数予測や個体群の状態・動態予測の方法、大きな不確実性のもとで持続可能な管理方策を選択する方法と意思決定の問題までを丁寧に解説。全章にわたって豊富な実例と分析のためのRコードを掲載し、実用に役立つ数学的な説明も加えている。
本書は統計解析を通して最終的にSDGsの問題を解決するという一貫したストーリー性を持った展開となっており、網羅的な知識を与える通常の専門書とは一線を画する。生態学分野で応用が進んでいる階層モデルを最尤法で扱うRのパッケージであるTMB（Template Model Builder）についても取り上げ、TMBに関する和書がない中で貴重な情報源となりうる。
著者ならではのユーモアに富んだ小噺が随所に掲載され、読者が飽きずに、楽しく読み進められるよう工夫されている。
[著者のGitHubページ（https://github.com/OkamuraHiroshi/EcoStats）にコードなど本書関連情報を掲載]
実践的Rコードと随所に挿入された「奇妙」な小噺が読者を深淵へといざなう新本格派統計モデリング本
生態学データの解析に必要な現代的統計手法に始まり、統計モデルを利用した生物の個体数予測や個体群の状態・動態予測の方法、大きな不確実性のもとで持続可能な管理方策を選択する方法と意思決定の問題までを丁寧に解説。全章にわたって豊富な実例と分析のためのRコードを掲載し、実用に役立つ数学的な説明も加えている。
本書は統計解析を通して最終的にSDGsの問題を解決するという一貫したストーリー性を持った展開となっており、網羅的な知識を与える通常の専門書とは一線を画する。生態学分野で応用が進んでいる階層モデルを最尤法で扱うRのパッケージであるTMB（Template Model Builder）についても取り上げ、TMBに関する和書がない中で貴重な情報源となりうる。
著者ならではのユーモアに富んだ小噺が随所に掲載され、読者が飽きずに、楽しく読み進められるよう工夫されている。
[著者のGitHubページ（https://github.com/OkamuraHiroshi/EcoStats）にコードなど本書関連情報を掲載]
目次
第1章 生態学のデータと統計学
1.1 なぜ統計学が必要か？
1.2 確率と統計量
1.3 共分散と相関
1.4 デルタ法
1.5 条件付確率とベイズの定理
1.6 ブートストラップとシミュレーション
第2章 生態学データの解析に使用する確率分布
2.1 確率変数の種類
2.2 一様分布
2.3 正規分布
2.4 対数正規分布
2.5 多変量正規分布
2.6 ガンマ分布
2.7 二項分布
2.8 多項分布
2.9 ポアソン分布
2.10 負の二項分布
2.11 その他の確率分布と混合分布
2.12 最尤法と漸近理論
第3章 線形回帰モデルとその拡張
3.1 単純な線形回帰モデル
3.2 カテゴリカル変数と交互作用
3.3 線形回帰モデルと過剰適合問題
3.4 カルバック-ライブラー情報量
3.5 一般化線形モデル
3.6 ロジスティック回帰
3.7 ポアソン回帰
第4章 線形回帰モデルのさらなる拡張
4.1 過分散
4.2 ランダム効果モデル
4.3 数値的最適化
4.4 ランダム効果の取り扱い
4.5 Template Model BuilderとGLMM
4.6 ゼロ過多モデル
4.7 正則化
第5章 非線形回帰モデルと機械学習
5.1 非線形回帰
5.2 一般化加法モデル
5.3 機械学習とは
5.4 樹木モデル
5.5 ランダムフォレスト
5.6 ブースティング
5.7 その他の機械学習手法
第6章 個体数推定のための統計モデル
6.1 調査データを利用した個体数推定
6.2 距離採集法
6.3 占有モデル
6.4 相対資源量指数
6.5 デルーリー法による個体数推定
6.6 コホート解析
第7章 個体群動態モデル
7.1 線形モデルを利用した個体群の評価
7.2 個体群の将来予測と絶滅確率の推定
7.3 非線形モデルと密度効果
7.4 最大持続生産量
7.5 状態空間モデル
7.6 ランダム効果を含む統計量のバイアス補正
第8章 シミュレーションと意思決定科学
8.1 個体群評価と資源管理
8.2 シミュレーションモデルの作成
8.3 将来予測シミュレーション
8.4 不確実性に対する頑健性の評価
8.5 管理戦略評価
8.6 統計学と個体群生態学
付録A Template Model Builder(TMB)の簡単なガイド
A.1 インストール
A.2 TMBコードの書き方
A.3 ランダム効果がある場合のコード
参考文献
索引
1.1 なぜ統計学が必要か？
1.2 確率と統計量
1.3 共分散と相関
1.4 デルタ法
1.5 条件付確率とベイズの定理
1.6 ブートストラップとシミュレーション
第2章 生態学データの解析に使用する確率分布
2.1 確率変数の種類
2.2 一様分布
2.3 正規分布
2.4 対数正規分布
2.5 多変量正規分布
2.6 ガンマ分布
2.7 二項分布
2.8 多項分布
2.9 ポアソン分布
2.10 負の二項分布
2.11 その他の確率分布と混合分布
2.12 最尤法と漸近理論
第3章 線形回帰モデルとその拡張
3.1 単純な線形回帰モデル
3.2 カテゴリカル変数と交互作用
3.3 線形回帰モデルと過剰適合問題
3.4 カルバック-ライブラー情報量
3.5 一般化線形モデル
3.6 ロジスティック回帰
3.7 ポアソン回帰
第4章 線形回帰モデルのさらなる拡張
4.1 過分散
4.2 ランダム効果モデル
4.3 数値的最適化
4.4 ランダム効果の取り扱い
4.5 Template Model BuilderとGLMM
4.6 ゼロ過多モデル
4.7 正則化
第5章 非線形回帰モデルと機械学習
5.1 非線形回帰
5.2 一般化加法モデル
5.3 機械学習とは
5.4 樹木モデル
5.5 ランダムフォレスト
5.6 ブースティング
5.7 その他の機械学習手法
第6章 個体数推定のための統計モデル
6.1 調査データを利用した個体数推定
6.2 距離採集法
6.3 占有モデル
6.4 相対資源量指数
6.5 デルーリー法による個体数推定
6.6 コホート解析
第7章 個体群動態モデル
7.1 線形モデルを利用した個体群の評価
7.2 個体群の将来予測と絶滅確率の推定
7.3 非線形モデルと密度効果
7.4 最大持続生産量
7.5 状態空間モデル
7.6 ランダム効果を含む統計量のバイアス補正
第8章 シミュレーションと意思決定科学
8.1 個体群評価と資源管理
8.2 シミュレーションモデルの作成
8.3 将来予測シミュレーション
8.4 不確実性に対する頑健性の評価
8.5 管理戦略評価
8.6 統計学と個体群生態学
付録A Template Model Builder(TMB)の簡単なガイド
A.1 インストール
A.2 TMBコードの書き方
A.3 ランダム効果がある場合のコード
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