生態学のための階層モデリング　ＲとＢＵＧＳによる分布・個体数量・種の豊かさの統計解析

本書は，野生生物の分布や個体数，種の多様性の統計推測について解説した教科書である。野生生物の分布や個体数，種の多様性を定量的に把握することは難しい。野外調査では生息する種を常に観測できるとは限らず，「見落とし」が生じてしまう場合があるからである。本書ではこうした野生生物の「不完全な検出」に対処する統計モデリングとして，生態学的な過程と観測の過程の両方を明示的に考慮した「階層モデル」を用いたアプローチについて包括的に解説する。既訳本『BUGSで学ぶ階層モデリング入門』とは相補的な位置づけにあり，既訳本では個体標識を要する捕獲再捕獲法に対応するモデルの解説がメインであるのに対し，本書は個体標識を要しない観測法に対応するモデルの説明に力点が置かれている。生態系管理などの実務上有用なモデルが，この2冊によって幅広くカバーされる。

また，本書は統計モデリングの実践的な解説書でもあり，確率過程と統計モデルを深く理解するためのアプローチとして，確率シミュレーションの重要性が強調されている。この視点は，初学者が統計的データ解析の基本概念を理解する助けとなるだろう。実データによる多くの例題が含まれており，RやBUGSなどのフリーソフトを用いて実行するためのデータやコードも利用しやすい形（Rパッケージ）で提供されている。

原著：Applied Hierarchical Modeling in Ecology: Analysis of distribution， abundance and species richness in R and BUGS: Volume 1:Prelude and Static Models， 2015.

目次

【第I部　序説】

第1章　生態学における分布・個体数量・種の豊かさ
1.1　点過程・分布・個体数量・種の豊かさ
1.2　メタ・個体群デザイン
1.3　状態と率パラメータ
1.4　生態学における測定誤差モデル
1.5　分布・個体数量・種の豊かさに対する階層モデル
1.6　要約と展望
演習

第2章　階層モデルとその解析
2.1　はじめに
2.2　確率変数，確率密度関数，統計モデル，確率，統計推測
2.3　階層モデル
2.4　尤度に基づく古典的推測
2.5　ベイズ推測
2.6　基本的なマルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）
2.7　モデル選択とモデル平均
2.8　モデル適合の評価
2.9　要約と展望
演習

第3章　階層モデルの構成要素：線形モデル，一般化線形モデル，変量効果モデル
3.1　はじめに
3.2　線形モデル
3.3　一般化線形モデル（GLM）
3.4　変量効果（混合）モデル
3.5　要約と展望
演習

第4章　データシミュレーション入門
4.1　データシミュレーションの意味と，それが非常に有用な理由
4.2　典型的な定点計数データの生成
4.3　機能のすべてを関数化
4.4　要約と展望
演習

第5章　ベイズモデリングソフトウェアBUGSとJAGSによるモデルの当てはめ
5.1　はじめに
5.2　BUGS入門：WinBUGS，OpenBUGS，JAGS
5.3　正規応答の線形モデル（正規GLM）：多重線形回帰
5.4　Rパッケージrjags
5.5　ベイズ解析における欠測値
5.6　正規応答の線形モデル（正規GLM）：共分散分析（ANCOVA）
5.7　説明される分散の割合（R2）
5.8　zerostrickやonestrickによる尤度が標準的でないモデルの当てはめ
5.9　ポアソンGLM
5.10　適合度評価：事後予測検査とパラメトリックブートストラップ法
5.11　二項GLM（ロジスティック回帰）
ほか

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