このウェブページは「データサイエンスおよび演習」の後半4回分のデータ解析の解説をまとめています．以下の内容がありますので、復習・予習・課題提出時の参考にしてください．その他の解説等は定量生態学研究室ウェブサイトまで

基本情報

• R環境の準備（自宅PC）

• R入門（基本的なプログラミング、パッケージの導入）

• トラブルシューティング

授業内容

• 第5回・第6回（2022/12/20、2023/01/10）

　　１）パッケージの導入→トラブル対応（Rのインストールのやり直し）→RStudioインストール→RStudioを使ってみる

　　２）多変量の可視化１（データの読み込み、簡単な可視化、主成分分析）

• 第7回（2023/01/17）多変量の可視化２（生態学的距離、主座標分析、Permutation検定）

• 第8回（2023/01/24）多変量の可視化３（クラスター分析）

おまけ

• ベクトルと行列

• データの可視化（基本、ggplot2）

• 基本的な統計モデル（t検定、線形回帰、分散分析、一般線形モデル）