1年 文科 理科 木 5 Ａ 2年 文科 理科 1年 文科 理科 金 2 2年 文科 理科 時間割コード 時間割コード 総合科目 Ｆ（数理・情報） 50889 講義題目 授業の目標概要 50969 Ａ 講義題目 授業の目標概要 ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、 統計ソフトウェアによるデータ解析実習を通じて習得する。 統計データ解析Iでは、受講者が統計ソフトウェアを用いた実験によって確率的現象に慣れ、統計推測法の意味を理解し、データ解析の方法を実習する。統計ソフトウェアRの使い方を学んだあと、シミュレーションによってランダムネスと極限定理を 体験する。後で必要になる確率分布を学び、基本的な記述統計量と標本分布に関する基礎事項を学習する。推測統計における基礎的な推定・検定法、および分散分析の方法を、データ処理を通じて実習する。 開講 授業科目名 統計データ解析Ⅰ 開講 授業科目名 統計データ解析Ⅰ データサイエンス入門 ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、 統計ソフトウェアによるデータ解析実習を通じて習得する。 統計データ解析Iでは、受講者が統計ソフトウェアを用いた実験によって確率的現象に慣れ、統計推測法の意味を理解し、データ解析の方法を実習する。統計ソフトウェアRの使い方を学んだあと、シミュレーションによってランダムネスと極限定理を 体験する。後で必要になる確率分布を学び、基本的な記述統計量と標本分布に関する基礎事項を学習する。推測統計における基礎的な推定・検定法、および分散分析の方法を、データ処理を通じて実習する。 データサイエンス入門 担当教員 小池 祐太 担当教員 鎌谷 研吾 所属 数学 所属 数学 曜限 曜限 対象 対象
元のページ ../index.html#182