|
授業概要
|
|
|
統計学に関する必要な知識を身につける．データ科学基礎の範囲よりもより専門的な知識である．
|
|
|
到達すべき
目標
|
|
|
|
授業計画と
準備学習
|
|
1. オリエンテーション・導入
2. データの整理
3. 確率分布
4. 不偏推定量と標本分布
5. 信頼区間の推定
6. 検定(1)
7. 検定(2)
8. 中間試験
9. χ2分布とF分布
10. 検定(3)
11. 分散分析
12. 多重比較法
13. 実験計画法
14. カテゴリデータと順位データの検定
15. 多変量解析
16. 最終試験
|
|
|
|
授業の特色
|
|
|
|
学生のアク
ティブ・ラー
ニングを
促す取組
|
|
|
対面講義と共にオンデマンド講義を併用することによって，予習復習が容易になる．
|
|
|
|
使用言語
|
|
|
|
TA，SA配置
予定
|
|
|
|
基盤的能力
専門的能力
|
|
|
|
授業時間外
の学習
|
|
|
|
成績評価の
方法
|
|
|
最終試験による評価（ただし中間試験の結果は考慮する）
|
|
|
到達度評価
の観点
|
|
|
何らかの実験を行ったとき，その効果に有意差があるかどうかを確認することができるかどうか
|
|
|
|
テキスト
|
|
|
|
テキスト
(詳細)
|
|
|
|
|
参考文献
|
|
|
|
参考文献
(詳細)
|
|
|
|
担当教員実
務経験内容
または実践
的教育内容
|
|
|
|
実践的授業
内容等
|
|
|
|
|
備考
|
|
|