| １． |
授業の内容（Course Description） |
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自然環境、社会環境を問わず、世の中の現象は大なり小なり偶然変動を含んでいます。統計学はそのような偶然変動を含むデータから有用な情報を抽出する方法であり、統計的数字に基づいて記述し、推測し、決定を下すための科学です。統計的なものの見方や統計手法は、実社会において必要不可欠であるといっても過言ではありません。本講座は、数学入門Ⅰの単位を取得したか、数学入門Ⅰの内容を理解している必要があります。また初めて統計学を学習する方は、統計学入門Ⅰをまず学習してから統計学入門Ⅱを受講して下さい。本講座は統計的検定からはじめ、多変量解析まで学びます。
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| ２． |
授業の到達目標（Course Objectives） |
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統計学のしくみや原理を理解し、コンピュータによって自動的に出た結果をうのみにするではなく、それを理解し評価する能力を養うことを目指します。
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| ３． |
成績評価方法（Grading Policy） |
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定期試験 60%、 小テスト 20％、 出席 20％
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| ４． |
テキスト・参考文献（Textbooks) |
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参考文献は、授業ごとに用意します。
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| ５． |
授業時間外の学習《準備学習》（Assignments） |
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授業の復習を行ってください。
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| ６． |
学生への要望・その他（Class Requirements） |
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・ノート、筆記用具、電卓を持参する。
・私語を慎み、授業に集中し、積極的に参加する。
・飲食は禁止、携帯電話の電源は切る。
・課題の提出を確実に行う。
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| ７． |
授業の計画（Course Syllabus) |
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【第１回】
検定について
【第２回】
母比率の検定
【第３回】
等平均仮説の検定
【第４回】
母分散の検定
【第５回】
等分散仮説の検定
【第６回】
母比率の差の検定
【第７回】
ノンパラメトリック検定(１)
【第８回】
ノンパラメトリック検定(２)
【第９回】
重回帰分析（１）（多変量解析）
【第10回】
重回帰分析（２）
【第11回】
判別分析（１）（多変量解析）
【第12回】
判別分析（２）
【第13回】
主成分分析（１）（多変量解析）
【第14回】
主成分分析（２）
【第15回】
まとめ・期末テスト
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