| 授業方針・テーマ |
統計学はデータを用いて客観的に主張を論じるために必要なツールであり、さまざまな分野で有用な学問です。本講義では、得られたデータを用いて母集団のパラメータを推定したり、仮説を検定したりする「推測統計学」を学びます。 |
習得できる知識・能力や授業の
目的・到達目標 |
・正規分布、t分布、F分布、カイ2乗分布などの特徴を理解する
・さまざまなパラメータの統計的推測・仮説検定について理解する
普遍的に有用性を持つ能力として情報活用能力、総合的問題思考力、論理的思考力などを身に着けることができる。 |
授業計画・内容
授業方法 |
【授業計画】
1. 正規分布
2. 標本平均の分布
3. 大数の法則・中心極限定理
4. 二項分布の正規近似
5. 点推定
6. 母平均の区間推定
7. 母平均の検定
8. 母比率の区間推定と検定
9. 小標本における母平均の検定（t検定）
10. 小標本における母平均の差の検定
11. 等分散性の検定（F検定）
12. 適合度検定，独立性の検定（カイ2乗検定）
13. 二種類の誤り，検出力
14. カイ2乗分布，t分布，F分布
15. まとめ
【授業方法】
授業計画に沿って講義を行う。練習問題を解く時間も設けます。 |
| 授業外学習 |
回が進むにつれ、前に学習した概念や知識を使うことが多くなります。講義内容を理解するためには、毎回の復習が不可欠です。授業前にも軽く復習することが望ましい。
e－ラーニングシステムkibacoを用いた課題を２回実施します。 |
| テキスト・参考書等 |
講義ノートや資料などはkibacoを用いて配布します。
テキスト：指定しない
参考書：大屋幸輔『コアテキスト統計学』新世社 |
| 成績評価方法 |
成績は２回の課題２割、学期末試験８割で評価します。 |
質問受付方法
(オフィスアワー等) |
kibacoのメッセージ機能による質問を随時受け付けます。 |
特記事項
(他の授業科目との関連性) |
統計学Ⅰで扱う内容を前提とします。 |
| 備考 |
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シラバス照会