| 科目名[英文名] | |||||
| 数理統計学 [Mathematical Statistics] | |||||
| 区分 | 工学部専門科目等 | 選択必修 | 単位数 | 2 | |
| 対象学科等 | 対象年次 | 2～4 | 開講時期 | 3学期 | |
| 授業形態 | 3学期 | 時間割番号 | 022111 | ||
| 責任教員 [ローマ字表記] | |||||
| 宮田 敏 [MIYATA Satoshi] | |||||
| 所属 | 工学府 | 研究室 | メールアドレス | ||
| 概要 |
| 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、統計学とデータ解析の基本的な概念と手法を紹介する。科目名は「数理統計学」であるが、数学的詳細よりも統計的推論の理解を目指す。本講義では、統計解析ソフトを使って実際にデータ解析を行うが、コンピューターに不慣れなものにも最初の一歩から順に説明するので御心配なく。 |
| 到達基準 |
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？ 統計学の目的と解析のための基本的な手法（信頼区間、仮説検定）を理解する。 ？ 統計解析ソフトRを用いて基本的なデータ解析を行い、その結果を解釈する。 ？ 回帰分析、分散分析等の統計解析手法を理解し、実データに対して適用できるようになる。 |
| 授業内容 |
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1. はじめに：統計学のパラダイムとデータ解析の流れ 2. 記述統計学：数量的および視覚的データの要約 3. 記述統計学（続き）：統計解析ソフトRを用いたデータ解析 4. 確率 5. 確率変数と確率分布（正規分布） 6. 多変量確率分布 7. 点推定、信頼区間、仮説検定 8. 一標本問題 9. 二標本問題 10. 分散分析（Analysis of Variance, ANOVA）、多重比較 11. 二元配置分散分析 12. 分散分析：モデル診断と変数変換 13. 回帰分析（単回帰） 14. 多変量回帰分析 15. 回帰診断と変数変換 |
| 履修条件・関連項目 |
| 特になし |
| テキスト・教科書 |
| 無し。講義資料を、moodleで配布する。 |
| 参考書 |
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？ 倉田 博史，星野 崇宏「入門統計解析」新世社 (2009/12/1) ISBN-13: 978-4883841400 ？ 石村 貞夫，石村 光資郎「入門はじめての分散分析と多重比較」東京図書 (2008/01) ISBN-13: 978-4489020292 ？ 舟尾 暢男「The R Tips 第3版: データ解析環境Rの基本技・グラフィックス活用集」オーム社; 第3版 (2016/10/13) ISBN-13: 978-4274219580（代わりに以下のURLを参照しても可。 R-Tips http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r.html） |
| 成績評価の方法 |
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以下の評価項目を、それぞれの割合で重みづけする。そのうえで、全体の成績分布を調整する。 ？ 宿題 50% ？ 中間試験 20% ？ 期末試験 30% |
| 教員から一言 |
| 講義を聞いている最中は理解できたような気がしても、家に帰って思い返すと内容が分からなくなっていることはよくあります。講義内容、宿題等の課題で不明な点があれば、メール等で積極的に質問してください。 |
| キーワード |
| 数理統計学、データ解析、信頼区間、検定、回帰分析、分散分析 |
| オフィスアワー |
| メールにて対応します。メールアドレスは，講義の中で伝えます。 |
| 備考１ |
| 備考２ |
| 参照ホームページ |
| 開講言語 |
| 語学学習科目 |
| 更新日付 |
| 2019/06/10 13:42:35 |