中央大学

シラバスデータベース|2025年度版

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ホーム > 講義詳細:データ解析基礎

シラバス

授業科目名 年度 学期 開講曜日・時限 学部・研究科など 担当教員 教員カナ氏名 配当年次 単位数
データ解析基礎 2025 後期 水4 理工学部 竹内 龍介 タケウチ リュウスケ 1年次配当 2

科目ナンバー

SE-CV1-3B03

履修条件・関連科目等

確率・統計を履修していること。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語(その他の言語)

授業の概要

統計分析のソフトとしてRやPythonを用いて,確率・統計の理解を深める.

科目目的

研究や調査における統計学の基本的な役割を理解する

到達目標

確率・統計で学んだ基礎的知識をもとに,確率分布,母集団と標本の関係,区間推定,仮説検定および回帰回分析について理解し、分析に活用すること.

授業計画と内容

第1回 ガイダンス、記述統計
第2回 量的変数の要約(可視化)
第3回 量的変数の関連(散布図)
第4回 確率
第5回 確率変数
第6回 確率分布
第7回 複数の確率変数
第8回 中間到達度確認 
第9回 母集団と標本・標本抽出
第10回 点推定・区間推定 
第11回 仮説検定
第12回 カイ二乗検定・分散分析
第13回 回帰分析
第14回 重回帰分析:残差の解析


授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと

授業時間外の学修の内容(その他の内容等)

授業時間外の学修に必要な時間数/週

・毎週1回の授業が半期(前期または後期)または通年で完結するもの。1週間あたり4時間の学修を基本とします。
・毎週2回の授業が半期(前期または後期)で完結するもの。1週間あたり8時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

種別 割合(%) 評価基準
中間試験 40 確率・記述統計の理解度
期末試験(到達度確認) 40 確率・推測統計・検定の理解度
平常点 20 講義の参加、貢献度

成績評価の方法・基準(備考)

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける/授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法(その他の内容等)

アクティブ・ラーニングの実施内容

反転授業(教室の中で行う授業学習と課題などの授業外学習を入れ替えた学習形式)/ディスカッション、ディベート

アクティブ・ラーニングの実施内容(その他の内容等)

授業におけるICTの活用方法

その他

授業におけるICTの活用方法(その他の内容等)

manaba

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

参考書:基礎統計学Ⅰ 統計学入門 東京大学出版会

その他特記事項

参考URL

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