環境と健康データ―リスク評価のデータサイエンス(データサイエンス・シリーズ〈9〉) [全集叢書]

環境と健康データ―リスク評価のデータサイエンス(データサイエンス・シリーズ〈9〉) の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  本書では、リスク評価に関わるデータサイエンスの基本的な考え方を多くの実例を用いて解説。また、読者諸氏に理解を深めていただくことを願っていくつかの典型的な事例を中心に解説している。

• 目次

  第1章 リスク評価とは何か
  1.1 毒性物質の特定
  1.2 毒性物質のリスクの評価
  
  第2章 リスク評価の基本
  2.1 研究の目的と計画
  2.2 データの偏り
  2.3 対照を設定すること
  2.4 比較可能性
  2.5 測定の問題
  2.6 みせかけのリスク
  
  第3章 確率的評価
  3.1 データのバラツキ
  3.2 リスク検討法
  3.3 ｐ値の落とし穴
  3.4 リスクの指標
  3.5 リスク推定
  3.6 データ数の決定
  
  第4章 正規分布モデル
  4.1 イルカのPCB汚染
  4.2 ヒトのダイオキシン類汚染
  
  第5章 二項分布モデル
  5.1 水質汚染とメダカ死亡数の実験データ
  5.2 用量・反応関係のモデル化
  5.3 傾向性の検定
  5.4 無影響量の決定：一般毒性試験の場合
  5.5 仮安全量の決定：発がん性試験の場合
  5.6 超過二項変動
  
  第6章 ポアソン分布モデル
  6.1 大豆の葉の染色体異常
  6.2 キノリンの変異原性
  
  第7章 複合汚染のリスク評価
  7.1 データ
  7.2 連鎖独立グラフ
  7.3 リスクの評価
  
  第8章 生存分布モデル
  8.1 生存時間データ
  8.2 数学的定式化
  8.3 カプラン‐マイアの生存関数
  8.4 ログランク検定
  8.5 傾向性の検定
  
  第9章 モデルの生物学的背景
  9.1 はじめに
  9.2 K段階モデル

• 出版社からのコメント

  リスク評価データに焦点をあてた本邦初の書

• 内容紹介

  ダイオキシンに代表される環境ホルモン、農薬など多くの環境汚染物質のうち、微生物、細胞、動植物、ヒトに影響を与えるものはどれか、その毒性の強さはどの程度か、などを調べる「リスク評価」データに焦点をあてて、データ解析の基本を解説した本邦初のテキストです。リスク評価を初めて学ぶ学生、実務家、研究者を想定して書かれていて、具体的な事例を中心にすえ、簡明な解説が与えられています。リスク評価に関わるデータは、制御不可能な多数の要因の影響を受けて、たとえ実験データであっても観測データ的側面を強くもっているものです。数理統計学で発展した教科書的な統計手法では対処できません。また、統計学の論理は、薬剤などの「効果(effect)」を見ることを対象にして組み立てられているのに対し、リスク評価では「害をなす影響(adverse-effect)」を調べることを対象にしています。同じように見えますが、両者は決定的に違うのです。この違いを明確にし、リスク評価のデータサイエンスを展開させたのが、本書の最大の特徴です。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  柳川 堯(ヤナガワ タカシ)
  １９６６年九州大学大学院理学研究科修士課程修了。現在、九州大学大学院数理学研究院教授・理学博士。専攻は数理統計学、バイオ統計学、環境統計学

環境と健康データ―リスク評価のデータサイエンス(データサイエンス・シリーズ〈9〉) の商品スペック