授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN) | | | この講義では統計学の基礎となる概念や手法を理解し、それらの応用能力を身につけることを目的とする。具体的には、確率変数や分布といった統計学のツールに基づいて不確実性のあるデータの扱い方を学び、初等的な統計的推論の方法を修得する。 |
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授業の目的 【英語】
Goals of the Course | | | The aim of this lecture is to understand the basic concepts and methods of statistics and to acquire the skills to apply them to real-world problems. Specifically, students will learn how to handle data with statistical tools such as random variables and distributions, and master the methods of introductory statistical inference. |
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到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN) | | - 標本代表値の意味を理解し、目的に応じて適切な代表値を計算できる。
- 母集団と標本の関係および標本調査の方法について理解する。
- 確率の性質や公式を理解し、基本的な計算方法を修得する。
- 確率変数や確率分布の考え方を理解し、いくつかの代表的な分布について期待値や分散を計算できる。
- 点推定量の性質を理解し、その望ましさについて議論できる。
- 区間推定の考え方を理解し、母平均の信頼区間を算出することができる。
- 仮説検定の考え方を理解し、母平均に関して仮説検定を行うことができる。 |
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授業の内容や構成
Course Content / Plan | | 1. イントロダクション：なぜ統計学を学ぶのか
2. データの整理１：分布
3. データの整理２：代表値
4. データの整理３：母集団と標本
5. 不確実性を捉える１：確率の基礎
6. 不確実性を捉える２：離散確率変数
7. 不確実性を捉える３：連続確率変数
8. 不確実性を捉える４：代表的な確率分布
9. データを用いた推定１：統計的推定の考え方
10. データを用いた推定２：標本分布（大数の法則，中心極限定理）
11. データを用いた推定３：点推定
12. データを用いた推定４：区間推定
13. データを用いた仮説の検証１：仮説検定の基礎
14. データを用いた仮説の検証２：平均値の差の検定
15. データを用いた仮説の検証３：検出力と2種類の誤り |
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履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses | | |
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成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria | | | 成績評価は小テスト（30%）、期末試験（70%）による。【授業の達成目標】に記載した内容の理解・修得が合格の基準となる。履修取り下げ制度は採用しない。 |
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教科書・参考書
Textbook/Reference Book | | 大屋幸輔「コア・テキスト統計学 第3版」新世社
参考書は適宜、講義中に示す。 |
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課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours) | | |
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注意事項
Notice for Students | | |
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授業開講形態等
Lecture format, etc. | | |
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遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class) | | |
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質問への対応方法
Office hour | | | NUCTのメッセージで受け付ける。または事前に日時を調整すれば、対面での対応も可能。 |
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