シラバス

GC21401

統計分析法 Statistical Analysis

標準履修年次: 2年専門基礎・選択 ・2 単位
 秋学期AB 金曜5・6時限  7A106・7C102
担当教員: 酒井 宏

概要

統計学に基づいた実践的な解析方法について概説する.推定・誤差評価・検定・群間比較・相関・回帰などの原理と方法を講義する.現実のデータに則した統計解析の方法を演習する.

学習・教育目標

統計的解析の概念を理解し、データの正しい扱い方を学ぶ.
推定の基礎を理解し,その代表的な方法を学ぶ.
検定の原理を理解し、その代表的な方法を学ぶ.
計算統計の基礎を理解し、その代表的な方法を学ぶ.
相関・回帰の基礎を理解し,代表的な方法を学ぶ.
現実のデータに則した実践的な統計分析の方法を学ぶ.

授業計画

講義内容
第 1 週 統計分析の概要,
母集団と標本:データの特徴
第 2 週 推定:点推定,標準誤差,区間推定
第 3 週 仮説検定:2群の平均値の検定,t 検定
第 4 週 分散分析:多群の平均値の検定
第 5 週 分散分析:多元配置,実験計画
第 6 週 計算統計:randomization法
第 7 週 計算統計:bootstrap法,Monte Carlo法
第 8 週 相関と回帰:Pearson 積率相関,線型単回帰モデル
第 9 ~ 10 週 多変量解析:重回帰モデル,MDS法

教材・参考書等

教科書:
初等統計学 P.G.Hoel 培風館 1981

参考書:
感覚・知覚実験法 朝倉書店 2008
バイオサイエンスの統計学 市原清志 南江堂 1999
意味が分かる統計解析 涌井貞美 ベレ出版 2013
すぐわかる統計解析 石村貞夫 東京図書 2004
工学のためのデータサイエンス入門 数理工学社 2004
心理統計学の基礎 南風原朝和 有斐閣 2002
自然科学の統計学 東大統計学教室 1992
生物統計学 化学同人 2011
生物科学のための現代統計学 A. Grafen & R. Hails 共立出版 2007
計算統計 I 田栗正章他 岩波書店 2003
プログラミングのための確率統計,平岡・堀,オーム社,2009

統計解析用アプリケーション"R"を演習で利用する。ただしRについての事前知識は必要ない.

成績評価

演習のレポート(8回を予定;80点),および講義での質疑・出席((20点) により評価する.

授業外の学習内容・方法

授業でよく判らなかったところは、教科書で復習すること.
演習・宿題のレポート作成をとおして,よく復習すること.
レポートには,課題に対する回答だけでなく,さらに進んだ手法・解説などを記するように努力すること.
レポートはオリジナリティを高く評価し,web page のコピーなどは評価しない.

予備知識・前提条件

「確率と統計」または同等の授業を履修していることを前提とする.

講義のホームページ

manaba を利用して,課題等を出題し,レポートを回収する.

教員連絡先・オフィスアワー

sakai@cs.tsukuba.ac.jp; 3C317, x5348
具体的な日時場所は第1回授業で示す.
教員一覧ページ を参照.

Key Word

統計、推定、検定、分散分析、ブートストラップ法、モンテカルロ法,回帰、相関,多変量解析

備考

工学系の他、心理・生物・医学系学生の受講も歓迎する。