(数理・情報) 時間割コード 50214 Ａ 時間割コード 51081 Ａ 時間割コード 50309 時間割コード 50704 総合科目 F 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。 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。 講義題目 授業の目標概要 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 Ａ 開講 Ａ 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 応用としての統計 本授業では、基礎統計を学び終えた学生を対象として、応用としての統計学を学びます。自然科学をはじめとして、教育学・心理学なども含めた社会科学など、様々な科学分野に応用可能な統計分析について考察し、他分野に渡る統計学の応用可能性について検討できることになることを目指します。 記述統計学の復習から入り、推測統計学へと進みます。自然科学をはじめとした多くの学問に共通する「分散分析」の手法を学ぶことを目指して授業は進めていきますが、そのために必要な統計科学の諸知識を学んでいきます。 記述統計学としては、データの可視化や要約統計量を確認した上で、変数間の関係を表す相関や回帰の考え方を学び、さらには因果効果についても考察します。 推測統計学としては、母集団と標本の考え方から始め、推定論・検定論について学んでいきます。具体的な統計手法としては、t検定から、一元配置分散分析、二元配置分散分析（繰り返しのない、繰り返しのある、場合によっては、混合計画）へと進んでいきます。 終盤では、実験実施者として、統計的分析の際に注意すべき点についても考えていきます。 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。具体的には、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 大竹 洋平 担当教員 松浦 峻 所属 曜限 経済・統計 月 5 所属 曜限 経済・統計 金 5 所属 曜限 経済・統計 火 2 所属 曜限 経済・統計 水 5 対象 1年 文科 理科 2年 文科 理科 対象 1年 文科 理科 2年 文科 理科 対象 1年 文科 理科 2年 文科 理科 対象 1年 文科 理科 2年 文科 理科
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