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数理科学続論I

統計データ解析I
ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。
 統計データ解析Iでは、受講者が統計ソフトウエアを用いた実験によって確率的現象に慣れ、統計推測法の意味を理解し、データ解析の方法を実習する。統計ソフトウエアRの使い方を学んだあと、シミュレーションによってランダムネスと極限定理を体験する。後で必要になる確率分布を学び、基本的な記述統計量と標本分布に関する基礎事項を学習する。推測統計における基礎的な推定・検定法、および分散分析、回帰分析の方法を、データ処理を通じて実習する。
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0505194
FSC-MA4795L1
数理科学続論I
村田 昇
S1 S2
金曜5限
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教室
講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
開講所属
理学部
授業計画
1. 統計ソフトウエアR入門:Rの基本的な使い方を学ぶ。 2. データのプロット:Rのグラフィックス機能を使い、データを見やすく表示する。 3. シミュレーションと極限定理:極限定理は統計学の基本である。ここではシミュレーションによって現象を観察する。 4. 確率分布:確率分布の基礎と幾つかの例を学習する。 5. 基礎的な記述統計量とデータの集約:データの様子を簡素にまとめる方法について考える。 6. 推定:統計モデルに対して有効な推定法を学ぶ。 7. 検定:データに基づき統計的仮説を検定する方法を扱う。 8. 分散分析:一元配置、二元配置について学ぶ。 9. 回帰分析:ある変量を他の変量で説明する回帰モデルを扱い、その推定、検定の方法を身につける。
授業の方法
はじめに統計ソフトウエアRの使い方を解説し、それを用いたデータ解析実習を行う。
成績評価方法
レポートによる。
教科書
講義資料を電子的に配布する。
参考書
授業中に指示をする。/Will specify at class time
履修上の注意
基礎的な数学(微分積分学、線型代数学)を習得した学生は本講義の内容をより深く理解することができる。受講希望者が多数の場合には、学年等を考慮し、選抜を実施する。 演習に際しノートPCは各自で用意し,講義に持参すること。R言語(RおよびRStudio)は事前にインストールしておくことが望ましいが,インストール方法については初回講義でも紹介する。