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授業概要
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確率論および統計学の基本的な理論、さらに、統計データ解析の手法を解説します。
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到達すべき
目標
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統計学に基づくデータ解析は、研究のような基礎分野のみではなく、マーケティングや生産現場などの実応用分野においても高いニーズがあります。理論の講義だけではなく、例題や演習問題に取り組むことによって、統計解析を正しく行うために基礎の習得を目的とします。
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授業計画と
準備学習
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講義内容は、以下のトピックを中心とします。
１．確率・統計応用概要
２．確率分布，記述統計学
３．不偏推定量と標本分布
４．信頼区間
５．点推定
６．母平均の仮説検定
７．母分散の仮説検定
８．中間テスト
９．分散分析
１０．多重比較法
１１．カテゴリカル・データの検定
１２．Pythonの復習
１３．Pythonのデータ解析関連パッケージ
１４．Pythonによる統計量の計算
１５．Pythonによる推定・検定
１６．定期試験
基本的に、教科書の順番に中心に進めますが、
教科書に書かれていない重要理論は参考書1を用います。
また、理解度をチェックするために、講義の半ばで中間試験を行います。
Pythonによるデータ解析の演習を予定しています。
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授業の特色
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学生のアク
ティブ・ラー
ニングを
促す取組
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PC演習によって、実問題を模倣したデータの統計解析を行う予定です。
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使用言語
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TA，SA配置
予定
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基盤的能力
専門的能力
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授業時間外
の学習
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AIMSにて事前に公開する講義スライドで予習・復習をすることが好ましいです。また、内容の理解を確認するためにレポート課題を出題します。
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成績評価の
方法
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主に定期試験の結果で成績評価しますが、
中間試験の結果やレポート課題の取り組みも考慮します。
新型コロナウィルスの感染状況によっては、
試験の代わりに全体の理解度を問うレポート課題を出題する可能性があります。
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到達度評価
の観点
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テキスト
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No
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書籍名
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著者名
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出版社
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出版年
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ISBN/ISSN
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1.
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『入門 統計学 −検定から多変量解析・実験計画法まで− 』
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栗原 伸一
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オーム社
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2011
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978-427406855
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テキスト
(詳細)
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参考文献
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参考文献
(詳細)
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参考文献1は、基礎理論を深く理解するためのものです。
参考文献2は、イラストを用いて平易に考え方を解説しています。
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担当教員実
務経験内容
または実践
的教育内容
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実践的授業
内容等
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備考
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授 業 の 実 施 形 態 ：
講義・演習を遠隔授業で行います。
（試験のみ、講義室で行う予定です。）
遠隔授業の実施方法：
AIMS-GifuおよびStream に授業教材をアップロードするオンデマンド型で行います。
また，適宜，課題を課し，それを添削します。
Teamsを用いて教員や学生間で質問，意見交換の機会を受け付けます。
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