科目ナンバー

SS-PM2-2C05

履修条件・関連科目等

高等学校での確率および統計に関する知識を前提とする。

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

本講義では、統計学の基礎となるデータの整理方法から始め、確率論、確率分布、推定、仮説検定といった統計的推論の初歩までを体系的に学ぶ。前半では、データの種類や可視化、確率の基礎、代表的な確率分布を扱い、確率変数や期待値といった概念を通じて統計的モデルの基礎を身につける。後半では、標本調査の考え方、点推定・区間推定、仮説検定など、母集団に関する推論の方法を学び、統計的な考え方を実際のデータ分析に応用できる力を養う。
講義全体を通して、数学的な理解と実際のデータを扱う技能の両面を重視し、統計学の基礎を確実に定着させることを目指す。また、適宜到達度確認を行い、理解の定着を図る。

科目目的

この科目の目的は、以下の3点を中心に据えている。
1. 統計学の基礎概念の理解
• データの種類、要約、可視化の方法を理解し、適切に扱えるようになる
• 確率、確率変数、期待値、代表的な確率分布など、統計学の基礎理論を体系的に理解する
2. 統計的推論の基礎の習得
• 標本と母集団の関係を理解し、点推定・区間推定・仮説検定といった推論手法の基本を身につける
• 統計的推論の考え方を、実際のデータ分析や研究デザインに応用できるようになる
3. データに基づく合理的判断力の育成
• データを適切に読み解き、統計的根拠に基づいて判断・説明できる能力を養う
• 統計的な視点から現象を捉え、科学的な思考方法を身につける

到達目標

この科目を履修した学生は、以下の能力を身につけていることを目標とする。
1. データの整理・可視化の基本操作を理解し、適切に実行できる
2. 確率と確率分布の基礎概念を理解し、簡単な問題に適用できる
3. 標本と母集団の関係を理解し、統計的推論の基礎を説明できる
4. 推定および仮説検定の初歩的手法を適用できる
5. 統計的思考に基づいて、データから合理的な判断を行える

授業計画と内容

第１回　種々のデータ、統計表・グラフ、ヒストグラム
第２回　確率：組み合わせ論的確率
第３回　計数的データとそのモデル：ベルヌーイ分布、二項分布、ポアソン分布
第４回　計量的データとそのモデル：一様分布、正規分布、指数分布
第５回　確率変数：離散型確率変数、連続型確率変数
第６回　期待値：平均、分散
第７回　複数の確率変数、おもな確率分布
第８回　散布図、共分散、相関係数、中間の到達度確認
第９回　調査と研究のデザイン、乱数、無作為標本
第10回　母集団と標本
第11回　点推定：不偏推定、最尤推定
第12回　区間推定：信頼係数、
第13回　仮説検定の考え方：平均の検定、分散の検定、
第14回　総括・まとめ：これまでの授業内容について総括し，確率，統計に関する初等的内容について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）

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）

・授業態度についても成績評価に含む。無駄な私語や立ち歩きなど、授業を妨害する様な態度をとった場合は減点を行う(最大100%)。良い取り組みが見られたものは評価に加味する。

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

その他

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

計算演習を行なう。

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（第３版）」（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」（東京大学出版会）2800円

その他特記事項

講義内容や評価方法の詳細は第１回の講義内で説明する。予習・宿題、講義内容や講義資料、重要情報等は manaba に掲載するので、必ず毎回確認すること。

参考URL