統計データ解析Ⅰ

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.統計ソフトウェア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。自作関数を定義する。 3.確率分布（離散・連続、標本分布）、確率変数，乱数生成 4.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。シミュレーションによって極限定理がはたらいていることを観察する。 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: 統計的仮説検定の考え方と方法を学ぶ。 8.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・検定の方法を学ぶ。 9.分散分析: 一元配置および二元配置について学ぶ。

はじめの数回で統計科学で標準的なソフトウェアであるRの使い方を解説し、それを用いたシミュレーション・データ解析実習を行う。駒場情報教育棟の端末を用いて実習を行う予定である。

レポートによる。

第1回授業はオンラインで授業を実施するため、講義開始前にRとRStudio(フリー)を自身のPCにインストールしておくこと。インストール方法は、https://elf-c.he.u-tokyo.ac.jp/***** で動画で解説している。対面となる第2回以降、端末ではなく持参したノートPCを使って受講しても差し支えない。講義資料を事前にダウンロードしておくことを推奨する。