1年 文科 理科 2年 文科 理科 1年 文科 理科 2年 文科 理科 1年 文科 理科 Ａ 2年 文科 理科 1年 文科 理科 2年 文科 理科 Ａ 時間割コード 時間割コード 時間割コード 時間割コード 総合科目 F（数理・情報） 50205 Ａ 講義題目 授業の目標概要 統計学の考え方の基礎にあたる部分を解説する。 50712 Ａ 講義題目 授業の目標概要 本講義では、初めて統計学を学ぶ学生を対象に、データ解析・統計学の考え方と実際について、その基本事項を解説する。対象は文理を問わない。専門学部で諸科学を学ぶ際に特に重要な、確率分布（＝現象のモデル化）、独立同一分布性（＝同一条件の下での繰り返し実験）、統計的推測（＝データから母集団への推論）の考え方を理解することに焦点を当てる。 50019 講義題目 授業の目標概要 50206 講義題目 授業の目標概要 開講 授業科目名 開講 授業科目名 開講 開講 基礎統計 範囲としては、分布をとらえる基本的な指標、確率分布の基礎知識、確率モデルの基本的な考え方、検定や推定などの統計的推測の初歩であるが、技法を詳しく説明するよりも、その背後にある考え方（いわば統計学はどういう風に世界を見ようとしたのか）に焦点をあてて進めていく。初心者にとって最大の障壁はそこが理解できないことであり、その結果として、具体的な数式や論理が「ブラックボックス」化するからである。 統計学入門 多変量解析の基礎 本科目では、「基礎統計」を履修済みの学生あるいは同等の内容を修得済みの学生（例えば、「入門統計解析」（倉田博史・星野崇宏 著、新世社）の第8章までの内容をひと通り理解しているなど）を対象に、多変量データに対する統計解析手法の基礎的な内容について講義を行う。回帰分析、判別分析、主成分分析、数量化Ⅲ類、因子分析、正準相関分析、多次元尺度構成法などの基本的な多変量解析法を取り上げ、その数理的・統計学的構造を説明する。統計ソフトウェアRを用いた分析例も紹介する。多変量解析法の数理的構造を理解するうえで、ベクトル・行列などの線形代数に関する知識が必要になるため、適宜、補足を行う。 さまざまな確率・統計モデル 本講義では基礎統計で学んだ統計手法の発展形として、「確率過程」と「回帰分析」の２つのトピックを扱う。 １．確率過程は、客の来店や車の往来など時間とともに変化する偶然現象の記述に用いられる確率モデルであり、自然科学・社会科学で広く応用されている。本講義では、その中でも最も基本的な「ポアソン過程」「再生過程」について学ぶ。 ２．回帰分析は、興味ある変数の変動を他の変数で説明することによって予測に役立てようとする統計手法であり、どの分野に進むにせよ、これに通じておくことが必要である。本講義では、標準的な回帰モデルについて説明した後、「系列相関モデル」「不均一分散モデル」「ポアソン回帰モデル」などのより進んだモデルについて解説する。 基礎統計 基礎統計 授業科目名 統計分析 授業科目名 統計分析 担当教員 佐藤 俊樹 担当教員 河合 玲一郎 担当教員 松浦 峻 担当教員 倉田 博史 所属 曜限 経済・統計 月 5 所属 曜限 経済・統計 木 1 所属 曜限 経済・統計 月 1 所属 曜限 経済・統計 月 5 対象 対象 対象 対象
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