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最終更新日:2024年4月22日

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基礎統計

基礎統計
統計学は、日常生活や社会で起こる様々な現象を観察し、そこから得られる数値データを分析(記述、検証など)して、その現象の法則性を探っていくことを目的としている。近年のコンピュータの普及に伴い、容易にソフトウェアを用いてデータ分析ができるようになってきたが、データの特性や分析の目的に応じた統計手法を用いるためには、統計学の基礎的概念を理解し、数値結果を適切に評価する能力を身につける必要がある。そこで、本講義では、統計学の基礎的概念と統計手法について解説し、どのように現実の問題に適用されているのかを身近な例を用いて説明する。通常、データには対象について知りたいと思う性質とは無関係な変動が加わる可能性があり、そのような偶然的な変動は、確率論の法則に従うものと考えられるため、確率論についても取り上げることにする。そして、確率論を背景にして体系づけられた統計的推測について、推定と仮説検定を通して学ぶ。受講後には、新たな問題に直面した時に自ら統計分析を行い問題解決ができるようになることを目指す。
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
30001
CAS-GC1F31L1
基礎統計
安藤 雅和
S1 S2
月曜1限
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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
不可
開講所属
教養学部(前期課程)
授業計画
1. 1次元データの整理・要約  (平均、分散、標準偏差、基準化、歪度、尖度など) 2. 2次元データの整理・要約  (共分散、相関係数、回帰直線など) 3. 確率 (確率、条件付確率、事象の独立など) 4. 確率変数と確率分布  (確率変数、確率分布、期待値、確率変数の平均と分散、Bernoulli 試行、2項分布、Poisson分布、幾何分布、正規分布、指数分布など) 5. 独立同一分布 (同時確率分布、独立同一分布、和の分布など) 6. 統計量 (母集団、標本、標本分布、正規母集団、中心極限定理、大数法則など) 7. 標本分布(母集団と標本の概念、統計量、標本平均の平均と分散など) 8. 統計的推定 (点推定、区間推定、不偏推定量など) 9. 統計的検定論 (正規母集団に関する検定、2項母集団に関する検定など)
授業の方法
教科書とスライド(PowerPoint)を用いて講義を行う。適宜プリントを配布する。
成績評価方法
成績は、期末試験(60%)、レポート(40%)により総合的に評価する。括弧内は目安。
履修上の注意
レポート(2回予定)を必ず提出すること。