| 科目名[英文名] | |||||
| 昆虫生理学 [Insect Physiology] | |||||
| 区分 | 専門科目 | 選択必修 | 単位数 | 2 | |
| 対象学科等 | 対象年次 | 2～4 | 開講時期 | 後学期 | |
| 授業形態 | 後学期 | 時間割番号 | 02b2251 | ||
| 責任教員 [ローマ字表記] | |||||
| 蓮見 惠司 [HASUMI Keiji] | |||||
| 所属 | 農学部附属硬蛋白質利用研究施設 | 研究室 | メールアドレス | ||
| 概要 |
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数理統計学とは、データからその背後にある母集団の性質を推定する方法について研究する学問です。本講義では、確率分布、平均、分散、標準偏差、ランダムサンプルなどの基本概念について学び、点推定、区間推定、仮説検定の考え方について考察します。尚、各回で扱う分析法の数理的な内容を解説した後に、統計ソフトRを使って関連する事項を実装するという構成で授業を進めます。 |
| 到達基準 |
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この講義の目標は, 数理統計学の基本的な概念，および点推定，区間推定，仮説検定などの方法を理解し，簡単な実用計算ができるようになることです． 本科目のディプロマ・ポリシーの観点：履修案内のカリキュラムマップを参照してください． |
| 授業内容 |
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1. 記述統計 2. 確率の概念、事象と確率 3. 条件付き確率、ベイズの定理 4. 確率変数と確率分布 5. 期待値 6. 2次元確率変数と確率変数の独立 7. まとめ 中間試験とその解説 8. 検定＆推定の基礎理論 9. 二項母集団における検定、推定 10. 正規母集団における検定、推定 11. 適合度検定＆独立性の検定 12. 分散分析（1元配置＆2元配置） 13. 線形回帰モデル 14. ロジスティック回帰モデル 15. まとめ 期末試験とその解説 |
| 履修条件・関連項目 |
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授業時間30時間に加え，本学の標準時間数に準ずる予習と復習を行うこと. |
| テキスト・教科書 |
| 兵頭昌、中川智之、渡邉弘己「よくわかる！Rで身につく統計学入門」共立出版 |
| 参考書 |
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| 成績評価の方法 |
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2回の試験および演習問題の成績で評価する． 注．オンライン教育における成績評価方法は，授業時間中の出席を前提とした上で，毎回の授業で課す課題の評点を中心に，双方向性を利用した質疑応答などを通した学習意欲などを加味して総合的に評価し，本学が定める標準的な学修時間に相当する学修効果が認められる場合に単位を付与します． |
| 教員から一言 |
| やればできるは魔法の合言葉 |
| キーワード |
| 平均，分散，正規分布，標本，推定，検定 |
| オフィスアワー |
| （オンライン授業の場合）授業時間中の双方向性を以ってオフィスアワーとする． |
| 備考１ |
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Google Classroom 招待リンク： https://classroom.google.com/c/NjAyNDQ4ODU4Nzg0?cjc=xyiywrm クラスコード xyiywrm |
| 備考２ |
| 参照ホームページ |
| 開講言語 |
| 日本語 |
| 語学学習科目 |
| 更新日付 |
| 2023/04/11 10:12:45 |