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シラバス詳細照会

シラバス詳細照会

  • 講義要項やWebシラバスの記載内容は、登録された受講生の人数や理解度に応じて、授業開始後に変更となる可能性があります。

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授業情報

開講年度 2019年度 開講箇所 グローバルエデュケーションセンター
科目名
統計リテラシーγ 01

01_統計

担当教員 鎌塚 明/小林 学/竇 暁玲/中原 悠太/野村 亮/堀井 俊佑/安田 豪毅/若田 忠之
学期曜日時限 春クォーター  無フルOD
科目区分 統計科目 配当年次 1年以上 単位数 1
使用教室   キャンパス  
科目キー 9S03000141 科目クラスコード 01
授業で使用する言語 日本語
  コース・コード STAX201O
大分野名称 統計学
中分野名称 統計学
小分野名称 統計学
レベル 中級レベル(発展・応用) 授業形態 オンデマンド
  オープン科目 フルオンデマンド授業

シラバス情報

最終更新日時:2019/03/01 08:36:18

副題 データからの推測
授業概要
膨大なデータが流通する現代において,手に入れたデータから正確で意味のある情報を抽出することが重要な問題となってきています。その方法・考え方の基礎として,統計解析は文理系問わず身につけるべき重要な技術として認識されてきています。推測統計学は,母集団から得られた一部の標本から母集団の性質を推測する学問です。本講義では,推定および検定といった推測統計における具体的な方法を,理論と実践の両面から説明します。実践のためのツールとしては,「MS Excel」を用います。(但し,本講義の主題はあくまで「推測統計を学ぶこと」なので,「MS Excel」の使い方のみ学びたい方は別の講義の履修を勧めます。)また,本講義は全回オンデマンド授業となります。

○受講前提条件
・コンピュータの基本操作(起動・終了,文字入力,ファイル操作など)を習得していること。
・「統計リテラシーα」「統計リテラシーβ」を履修済みであるか,履修済み相当の知識があることが望ましい。
授業の到達目標 ・推測統計の基礎となる理論を理解できるようになること
・推測統計の方法(推定と検定)を実際に利用し,その結果を的確に解釈できるようになること
授業計画
1:
第1回:統計的推測の目的と大数の法則
母集団,標本,ランダムサンプリング,母集団分布,標本分布,大数の法則
2:
第2回:母平均と母分散の点推定
中心極限定理,点推定,不偏性,効率性,標準誤差,不偏分散
3:
第3回:正規確率変数の標準化・推定の誤差
標準正規分布,正規確率変数の確率,パーセント点,推定の誤差,推定の精度
4:
第4回:サンプルサイズと推定の誤差・区間推定の考え方
母平均の区間推定(母分散既知),信頼区間,信頼係数
5:
第5回:仮説検定の考え方
母平均の仮説検定(母分散既知),帰無仮説,対立仮説,有意水準,検定統計量,棄却域と採択域,第1種の誤り,第2種の誤り,検出力,p値,片側検定,両側検定
6:
第6回:母平均の区間推定・仮説検定
母平均の区間推定と仮説検定(母分散未知),t分布,t検定
7:
第7回:母分散の区間推定・仮説検定
母分散の区間推定と仮説検定,カイ2乗分布,カイ2乗検定,母平均の差の推定と検定,母分散の比の推定と検定,母比率の差の推定と検定
8:
第8回:理解度確認
最終試験
教科書 講義用資料をCourse N@vi上で配布。
成績評価方法 試験 50%
課題 50%
備考・関連URL
2015年までに以下の科目の単位修得者は履修できません。
・コンピュータによる統計解析
また、本科目と英語科目「Statistics Literacy γ」の両方を履修することはできません。

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