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Pythonを用いて，確率・統計の理解を深める．

科目目的

研究における「データ解析基礎(統計学）」の役割を理解する

到達目標

　確率･統計で学んだ基礎的知識をさらに深め，確率分布，母集団と標本の関係，区間推定，仮説検定および重回帰回分析について理解すること．

授業計画と内容

１種々のデータ・統計表・グラフ・分割表
２量的変数の要約（可視化）
３量的変数の関連（散布図）
４確率
５確率変数
６確率分布
７複数の確率変数
８＜中間考査＞　
９母集団と標本・標本抽出
10 点推定・区間推定　
11 仮説検定
12 カイ二乗検定・分散分析
13 回帰分析
14＜統計・Python＞　重回帰分析：残差の解析

授業時間外の学修の内容

その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

Google Colaboratoryを用いてPythonの学習を行うので，ノートPCやタブレットを用意するとともに，ネット上にあるPythonなどの教材・資料を自習しておいてください．事前学習(50分程度）を自宅で行ってくることを前提に授業では学生同士のディスカッションを中心に行う予定です．　

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）

統計検定2級に合格していれば単位はつける．

課題や試験のフィードバック方法

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

テキスト：公開している講義ノート
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

反転学習（Flipping Class）形式で授業を進める予定です．予習を前提とします．数学は積み重ねの科目であるため，一度つまづくとそれ以降の理解が困難になります．確率統計はたくさんの参考書がでていますし，についてはネット上に無料の教材もたくさんあります．

参考URL

http://www.okadajp.org/RWiki/