科目ナンバー

SS-PM1-CA08

履修条件・関連科目等

講義の中で、学生の知識を確認しながら進めるが、確率および統計に関する知識を持っ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

本講義では、大学で学ぶ統計学の基礎となる考え方を、データの整理方法から確率、代表的な確率分布、推定、仮説検定まで段階的に学ぶ。高校数学で扱う確率の延長として、データをどのように理解し、どのように母集団について推測するのかを、具体例や身近なデータを用いながら直感的に理解することを重視する。
前半では、データの種類や可視化、確率の基本、確率変数と期待値、代表的な確率分布を扱い、統計的なものの見方を身につける。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、統計的推論の基礎を学び、データに基づいて合理的に判断する力を養う。

科目目的

本科目を履修した学生は、次の能力を身につけていることを目標とする。
1. データの基本的な整理・可視化ができる
2. 確率と確率分布の基礎を理解し、簡単な計算ができる
3. 標本と母集団の関係を理解し、調査の基本を説明できる
4. 推定と仮説検定の初歩的手法を理解し、簡単な問題に適用できる

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　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、および中間の到達度確認
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）

講義内容に関する演習問題を解いて、手法および理論をしっかりと身につけるようにする。また、板書やテキストをもとに復習して、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／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

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（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

参考URL