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[BOOKデータベースより]
１ はじめに
[日販商品データベースより]２ 基本的な統計モデリング―要因と目的変数の関係解析（１）
３ 発展的な統計モデリング―要因と目的変数の関係解析（２）
４ 実験計画法と分散分析
５ 機械学習―代謝産物の変動解析を例に
６ 実践レポート作成―化学物質の分子記述子と物性の関係解析を例に
近年，Rなどのオープンソースのデータ解析環境が整ってきており，これらを活用することで，実験・測定・調査を行った結果に対して，研究者自身の手で高度な分析手法を適用できるようになった。
しかし，自然科学研究の多様化に伴い，研究者が扱わなければいけないデータの種類や量は増える一方である。また，データ解析手順も複雑化している。そのため自然科学系の実験分野においても，データ解析の再現性の重要性は高まっている。
Rでは解析の再現性を保証する方法としてRMarkdownが広く活用されている。その方法は本シリーズ第3巻『再現可能性のすゝめ』で詳しく解説されているが，本書はその実践集である。自然科学分野で主に取り扱うデータを想定した上で，RおよびRStudioを活用して，実験ノートやレポートをまとめあげる方法を，本書では具体例をあげつつ詳しく説明している。