データ解析基礎演習

濱谷　英次

授業目標:	統計とは何か、統計的な考え方とは何か、各種の調査結果を分析する際に統計手法をどのように適用するかについて学習する。
科目内容:	情報化社会とよばれる現代。我々のまわりには、さまざまな種類の大量のデータが存在している。我々はその中から、有用なデータを収集し処理しそして加工して表現している。その中で数理統計的な処理方法は、大量データから有益な情報を抽出するよい手段となる。この演習では、数値データを中心とした統計的なデータ解析の方法についての演習を行う。問題の解法およびその原理や解き方を講義形式で詳述する演習である。
授業計画:	全12回の授業を以下の内容で行う。１　データと統計　データとは何か、また多数のデータを扱う上での統計学の考え方を学ぶ。２　データの表現　データに含まれる情報を抽出し効果的に表現するための各種グラフについて学ぶ。３　統計の基礎と確率　平均や標準偏差などの基礎事項と確率の考え方を学ぶ。４　母集団と標本　統計学で重要なキーワードの母集団と標本について学ぶ。５　離散分布と連続分布　確率分布の考え方を踏まえ、代表的な分布である二項目分布、正規分布について学ぶ。６　信頼区間　標本から母集団を推測する方法の一つである区間推定の考え方を学ぶ。７　検定の考え方　仮説とは何か、仮説の検証とはどのような意味を持つのかを学ぶ。８　度数に関する検定　度数に関して、具体例を取り上げ検定の考え方を学ぶ。９　比率に関する検定　比率に関して、具体例を取り上げ検定の考え方を学ぶ。 10　統計の応用　統計手法をさらに発展させて適用する場合の手法を概観する。
評価方法:	複数回のレポート（約40点）、最終課題（約50点）、出席状況・受講態度等（約10点）で評価する。
教科書:	特に使用しないが、必要に応じて資料を配布する。
参考書:	必要に応じて紹介する。
留意事項:	講義が中心の授業であり、コンピュータ実習ではない。課題については各自がコンピュータを利用して処理をすることになる。そのため原則として「情報処理技法演習Ⅰ」の履修が前提となる。また、授業では電卓を使用するので毎回持参のこと。