内容説明
統計的推測として推定や検定を考える際にもっとも適したモデルを選択するということは重要な問題である．推定において情報量規準AICやMDL原理などを用いたモデル選択の手法を実際的な例を用いて解説し，選択されたモデルの信頼性を評価する手法を紹介する．さらに仮説検定における縮小推定法を用いたモデル選択を紹介し，分布の検定とモデル選択について補論を付す．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きなディスプレイを備えた端末で読むことに適しています．また，文字だけを拡大すること，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．
目次
編集にあたって┴第１部 ゲノム進化と変異の解析（岸野洋久）┴1 序：生命科学の雰囲気を垣間見る┴1.1 トウモロコシの起源と栽培化┴1.2 ゲノムの相同性┴2 相同性検索┴2.1 Needleman Wunschのアルゴリズム┴2.2 2段階検出法：FASTP, FASTA┴2.3 局所アラインメント検索：BLAST┴3 連鎖解析┴3.1 組換えと連鎖不平衡┴3.2 量的形質の連鎖解析┴3.3 ヒト疾患遺伝子のマッピング┴3.4 連鎖解析の方法論を取り巻くいくつかの最近の流れ┴4 ゲノム進化の統計モデル┴4.1 生物適応・多様化とゲノム進化の諸相┴4.2 分子進化の統計モデル┴4.3 ゲノムの適応進化を検出する統計モデル┴5 集団内の多型性の解析┴5.1 遺伝的多様度と遺伝子の系譜┴5.2 合体時間の尤度解析┴5.3 分集団構造の解析┴関連図書┴第２部 確率モデルによる配列情報解析（浅井潔）┴1 生物配列┴1.1 塩基配列とタンパク質配列┴1.2 配列の統計的特徴┴1.3 配列のアラインメント┴1.4 マルチプルアラインメント┴1.5 置換行列┴2 隠れマルコフモデル┴2.1 確率モデル┴2.2 隠れマルコフモデル┴2.3 隠れマルコフモデルの主要アルゴリズム┴2.4 HMMの実装上の問題点┴3 隠れマルコフモデルによる配列情報解析┴3.1 ペアHMMとアラインメント┴3.2 プロファイルHMM┴3.3 隠れマルコフモデルによる遺伝子発見┴3.4 HMMの出力の拡張┴4 確率文脈自由文法とRNA┴4.1 RNAの二次構造┴4.2 変形文法と確率文法┴4.3 確率文脈自由文法┴4.4 RNAの二次構造の推定┴4.5 RNAの確率文脈自由文法┴4.6 RNA配列のプロファイルSCFG┴4.7 高次確率文法とシュードノット┴5 確率モデル上のカーネル┴5.1 カーネル┴5.2 確率モデルの周辺化カーネル┴5.3 HMMの周辺化カウントカーネル┴5.4 確率文脈自由文法の周辺化カウントカーネル┴5.5 文法の複雑さとカーネル┴5.6 配列の比較と分類┴参考文献┴索引
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一索
