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 集中  7A106・7C102
担当教員: 非常勤講師

概要

統計学の理論的本質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 日 ・統計分析の概要
・データの要約
 一次元データ:平均,標準偏差,その他の基本統計量
 二次元データ:相関,回帰
・演習
第 2 日 ・確率論の復習
・統計的推定
 母集団,標本,点推定,不偏推定,区間推定,最尤推定
・演習
第 3 日 ・仮説検定(2群)
 検定の考え方,t 検定,有意水準
・演習

教材・参考書等

教科書:
特に指定しない

参考書:
講義内容全般をカバーするものとして、下記の書籍がある。
統計学入門 東京大学教養学部統計学教室編 東京大学出版会

統計学に関する書籍は多数あるため,以下に一例を挙げる。
[講義全般]
 ゼロから学ぶ統計分析 小寺平治 講談社
 プログラミングのための確率統計 平岡和幸・堀玄 オーム社
[推定]
 データ解析のための統計モデリング入門 久保拓弥 岩波書店
 ITエンジニアのための機械学習理論入門 中井悦司 技術評論社
[検定]
 バイオサイエンスの統計学 市原清志 南江堂
[R]
 Rによる統計解析 青木繁伸 オーム社

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.
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,そうでないものは評価しない.

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,参考書等で復習すること.
Web上に公開されているデータセット(例えば、UCI Machine Learning Repository: http://archive.ics.uci.edu/ml/)に対して,種々の統計分析手法を適用し,理解を深めること.

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


具体的な連絡先・日時場所は第1回授業で示す.
質問等はメールで問い合わせること.
教員一覧ページ を参照.

Key Word

統計、推定、検定、分散分析、回帰、相関

備考

工学系の他、心理・生物・医学系学生の受講も歓迎する。