科目ナンバー

UW-AI5-A02L

履修条件・関連科目等

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

本科目では、様々な分野の研究および社会人としてビジネス上の意思決定において有用な統計手法
の中身を理解することを目的とする。近年のICTの発展により「なぜこのような数値が算出される
か」といった理由がわからずともデータ分析が可能になったのは社会にとって大きな進歩である
が、各手法の計算プロセスがブラックボックスとなることなく、「なぜこのようになるか」を専門
家として明確にイメージできるようになることが本科目のゴールである。

授業においては、プログラミングや数学的リテラシーがボトルネックとなることなく統計数理のプロセスを追えるようMicrosoft Excelを用いて各手法の成り立ちを具体的な数値の計算を通して学ぶものとする。なお標準的な環境としてWindows版 Excelの使用を想定して授業を進めるが、技術的なサポートに関して自己責任でMac版やWeb版のExcelを用いた授業参加に関しても歓迎する。
授業時間のほぼ全ては演習とその解説を行い、数理的な説明の多くは講義資料のappendixによる復習でカバーするものとする。

科目目的

本科目では、様々な分野の研究および社会人としてビジネス上の意思決定において有用な統計手法の中身を理解することを目的とする

到達目標

到達目標は、現代の研究およびビジネス上のデータ分析でよく使われる統計手法の中身を理解することである

授業計画と内容

1.要約統計量
2.確率分布
3.標準誤差と統計的仮説検定
4.「小標本」のための確率分布
5.二変量の関係性
6.線形代数の考え方
7.重回帰分析
8.一般化線形モデル
9.LASSO回帰(L1正則化)
10.主成分分析と因子分析
11.決定木分析とアンサンブル学習
12.クラスター分析などの「教師なし」学習
13.ニューラルネットワーク
14.まとめ

授業時間外の学修の内容

授業終了後の課題提出

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）

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

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）

演習を毎回行う

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）

宿題の提出・採点にあたってオンラインフォームを用いる

実務経験のある教員による授業

はい

【実務経験有の場合】実務経験の内容

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%A5%BF%E5%86%85%E5%95%93

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

講義を担当する教員はこれまで数十社以上の企業のデータ活用プロジェクトおよびデータ分析人材の育成に携わってきた

テキスト・参考文献等

テキスト：
講義資料を適宜配布する。
参考文献：
西内啓. 統計学が最強の学問である [実践編]. ダイヤモンド社, 2014.
西内啓. 統計学が最強の学問である [数学編]. ダイヤモンド社, 2017.

その他特記事項

参考URL