講義内容はおおむね以下の通りであるが,担当教員によっては順序や内容に一部変更が加えられる場合がある.
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. 統計的推定
統計モデルに対して有効な推定法を学ぶ.
7. 統計的検定
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.