1年 文科 理科 2年 文科 理科 月 5 1年 文科 理科 2年 文科 理科 金 2 Ａ 1年 文科 理科 火 2 Ａ 2年 文科 理科 1年 文科 理科 2年 文科 理科 木 1 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) 50215 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。 成績評価方法 教科書 ガイダンス 50994 講義題目 授業の目標概要 成績評価方法 教科書 ガイダンス 50305 講義題目 授業の目標概要 成績評価方法 教科書 ガイダンス 50727 講義題目 授業の目標概要 成績評価方法 教科書 ガイダンス 開講 授業科目名 基礎統計 開講 授業科目名 基礎統計 開講 授業科目名 統計分析 開講 授業科目名 統計分析 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。 考え方の理解を中心にして授業を進めるため、向いている人と向いていない人とにある程度わかれる。初回の授業などを聞いて、その点もふくめて履修するかどうかを判断してほしい。 成績評価は理系と文系別々で行い、成績区分の比率もほぼ同じくらいにする。「A」の比率は教務課のガイドラインに基本的に準拠するが、履修者が多いか少ないかによって、２割近くになる場合もあれば４割近くになる場合もある。 授業中に指示をする。／Will specify at class time 第一回授業日に行う。／Will conduct guidance at first time 基礎統計 統計学とは、調査や実験で得られたデータを基に、そのデータを生み出した背景因子の関係を推測する方法を提供する学問である。本講義は、統計学に初めて触れる初学者を対象に、統計学とデータ解析の基本的な概念と手法を紹介する。 宿題 (50%) 中間試験 (20%) 期末試験 (30%) の結果により、総合的に評価する。括弧内は目安。 プリントを配布する。／Will distribute handouts 特に行わない。／Will not conduct guidance 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。 期末レポート課題によって評価を行う。 教科書は使用しない。／Will not use textbook 特に行わない。／Will not conduct guidance 統計学の応用 本講義は「基礎統計」の授業をすでに履修していること、あるいは統計学の基礎（例えば「入門統計解析」（倉田博史・星野崇宏 著、新世社）の第1章から第8章までの中心的な内容）を学習し、理解していることを前提として、さまざまな統計手法（回帰分析、分散分析、判別分析、主成分分析、ノンパラメトリックな手法など）を中心として「基礎統計」で扱わなかった応用的な内容について扱う。不確実な現象のモデルとして、確率過程についても触れる予定である。大学の専門課程などにおいてデータを統計的に分析することができるように考え方を身につけることが目標である。 期末試験あるいは期末レポートによって評価を行う（履修人数などの状況による）。 授業中に指示をする。／Will specify at class time 第一回授業日に行う。／Will conduct guidance at first time 担当教員 佐藤 俊樹 担当教員 宮田 敏 担当教員 松浦 峻 担当教員 来島 愛子 所属 経済・統計 所属 経済・統計 所属 経済・統計 所属 経済・統計 曜限 曜限 曜限 曜限 対象 対象 対象 対象
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