科目ナンバー

SE-PM2-5C01

履修条件・関連科目等

必要とする数学の基礎的事項は、講義中に確認しながら進めていくが、微分積分および線形代数の基礎を学習していることが望ましい。

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

　さまざまな現象の情報源であるデータの中から有益な情報やパターンを抽出して、解析するときに用いられる統計的解析手法の基本的事項について学ぶ。特に、確率・統計の基礎概念、統計的推測論、現象のモデル化による理解、データに基づく推論法に必要な基礎概念について様々な例を通して講義する。

科目目的

統計の標準的な手法の背景にある理論を理解し，実際のデータに対して統計手法を適用できるようにする．

到達目標

　観測・測定されたデータから、現象発生の確率的メカニズムをモデル化し、問題解決に役立てるために必要な統計学の基本的事項、データに基づく推測法の習得を目標とする。

授業計画と内容

第１回　確率変数、確率関数、確率密度関数、確率分布関数
第２回　確率変数の期待値と分散、モーメント
第３回　離散型確率分布： ベルヌーイ分布、２項分布、ポアソン分布、幾何分布
第４回　連続型確率分布： 正規分布、指数分布
第５回　正規分布に関する基本的事項と確率計算法
第６回　現象を捉える確率分布モデル、ボックスプロット
第７回　前半の授業の総括および学習内容の確認
第８回　統計的推定、点推定、推定の誤差、最尤法
第９回　区間推定法の基本的考え方と基礎理論
第10回　平均の区間推定、比率の区間推定、差の区間推定、分析例
第11回　統計的検定の基本的考え方と基礎理論
第12回　線形回帰モデル、最小2乗法、線形重回帰モデル、分析例
第13回　リスク予測モデル： ロジスティック回帰モデルと分析例
第14回　これまで学習した内容の理解の到達度の確認を行う

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）

　講義内容に関する演習問題を解いて、理論・概念をしっかりと身につけるようにする。また、テキストや講義資料をもとに復習して、重要事項を整理しておく。これによって､様々な統計的データ解析手法の目的と考え方を十分に理解できるようにする。

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

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

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

実施しない

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

実施しない

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

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

テキスト：前園宜彦「概説 確率統計」（サイエンス社）1500円
参考文献：前園宜彦「詳解演習 確率統計」（サイエンス社）1800円
東京大学教養学部統計学教室編「統計学入門」（東京大学出版）2800円

その他特記事項

参考URL