1. |
授業の概要(ねらい) |
|
統計学は数学を応用する一つの分野であり、主に確率論を利用し、数学モデルに基づいて、データを収集、整理したうえ、定量分析を行い、推測や予測を行う際に、根拠と参考に提供する。現代社会では、自然科学から人文科学に至まで、広く応用されている。情報社会となった現在では、人々はより多くの機会と選択に直面している。効率を追求する現代人にとっては、統計学的な思考は、読むことと書くことのように、欠かせない基礎素養である。本講義では、データの整理から分析出来る統計学の基礎知識を学習する。春期では、統計データの整理、標本分布、確率の基礎、正規母集団の母平均の推定方法などを習得する。秋期では、母平均、母標準偏差の推定と検定の基礎、2変数における回帰分析や相関分析の手法を習得する。
|
2. |
授業の到達目標 |
|
統計学IIでは、母平均、母標準偏差の推定、基礎的な仮説検定、2変数の相関分析と回帰分析ができること。
|
3. |
成績評価の方法および基準 |
|
授業への参加度10%、2回の小テスト各20%、中間テスト20%・期末テスト30%で評価する。
|
4. |
教科書・参考書 |
|
テキスト: ・東京大学教養学部統計学教室 (編) (1991)『統計学入門 (基礎統計学I)』東京大学出版会。 参考資料: ・小島寛之(2006)『完全独習 統計学入門』ダイヤモンド社。 その他参考資料は、適宜プリントを配布する。
|
5. |
準備学修の内容 |
|
前回の講義内容を復習、次回の授業内容を予習してから出席すること。
|
6. |
その他履修上の注意事項 |
|
やむを得ず欠席する場合には、必ず連絡をすること。
|
7. |
各回の授業内容 |
|
【第1回】 | 統計学Iの復習 | 【第2回】 | 統計的有意性-信頼係数、有意水準 | 【第3回】 | 母平均の推定(1)-母分散が既知の場合 | 【第4回】 | 母平均の推定(2)-母分散が未知で小標本 t分布 | 【第5回】 | 母平均の推定(3)-母分散が未知で大標本 z分布 | 【第6回】 | 母分散の推定-カイ二乗分布と母標準偏差 | 【第7回】 | 復習と中間テスト | 【第8回】 | 仮説検定(1) -帰無仮説と対立仮説 | 【第9回】 | 仮説検定(2) -母平均に関する仮説検定 t検定 | 【第10回】 | 仮説検定(3) -母標準偏差に関する仮説検定 | 【第11回】 | 2変数の相関分析 | 【第12回】 | 回帰分析(1) -最小二乗法 | 【第13回】 | 回帰分析(2) -線形回帰、R2値、t検定 | 【第14回】 | 演習 | 【第15回】 | まとめと試験 |
|