概要:
近年、情報処理技術の進展により大量のデータを同時に分析できるようになり、企業の経営やマネジメントにとってデータ解析は必要不可欠な技術となってきた。ここではデータ解析の基礎として統計学の基本的な事項を学ぶ。
授業の進め方・方法:
基本統計量や度数分布表、単純集計やクロス集計、単回帰分析を学ぶとともに、正規分布を使った区間推定や検定を通して、統計的推定および検定の考え方を理解する。
講義を中心に授業を進める。年に１０回程度演習を行いそのレポートを提出してもらう。
注意点:
Σ記号の計算や一次関数、不等式の基礎的な計算などを復習しておくこと。
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
データとデータ解析１ |
データ解析とはどのようなものかを説明できる。また、データの種類（名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比尺度）どのようなものがあるのかを説明できる。
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| 2週 |
データとデータ解析２ |
様々なグラフについてその特徴を説明できる。
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| 3週 |
データの整理と基本統計量１ |
度数分布表とヒストグラムについて理解し、少数データをもとにそれぞれを求めることができる。
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| 4週 |
データの整理と基本統計量２ |
単純集計とクロス集計について理解し、少数データからそれぞれを求めることができる。
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| 5週 |
データの整理と基本統計量３ |
基本統計量のうち代表値（平均、モード、メディアン）について理解し、少数データからそれぞれを求めることができる。
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| 6週 |
データの整理と基本統計量４ |
基本統計量の内特に散布度（範囲、分散、標準編纂）について理解し、少数データからそれぞれを求めることができる。
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| 7週 |
データの整理と基本統計量５ |
度数分布表や基本統計量、クロス集計表などの演習を行い、それぞれを求めることができる。
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| 8週 |
データの整理と基本統計量６ |
度数分布表や基本統計量、クロス集計表などの演習を行い、それぞれを結果を説明できる。
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| 2ndQ |
| 9週 |
相関係数と単回帰分析１ |
散布図と相関係数について理解し、それぞれを求めることができる。
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| 10週 |
相関係数と単回帰分析２ |
散布図と相関係数について演習を行い、それぞれを結果を説明できる。
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| 11週 |
相関係数と単回帰分析３ |
単回帰分析がどのようなものかを理解しする。
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| 12週 |
相関係数と単回帰分析３ |
最小二乗法による単回帰分析の求め方について理解し、少数データから分析を行える。
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| 13週 |
相関係数と単回帰分析４ |
相関係数および寄与率による単回帰分析の評価できる。
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| 14週 |
相関係数と単回帰分析５ |
単回帰分析についえ演習を行い、得られた結果を説明できる。
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| 15週 |
相関係数と単回帰分析６ |
単回帰分析についえ演習を行い、得られた結果を説明できる。
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| 16週 |
予備 |
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| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
記述統計と推測統計 |
記述統計との比較で推測統計の必要性について説明できる。また、母集団と標本について説明できる。
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| 2週 |
確率の概念１ |
独立試行の確率、余事象の確率、確率の加法定理、排反事象の確率の基礎を理解し、簡単な場合の確率を求めることができる。
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| 3週 |
確率の概念２ |
条件付き確率、確率の乗法定理、独立事象の確率を理解し、簡単な場合について確率を求めることができる。
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| 4週 |
正規分布と各種確率分布 |
正規分布や二項分布などがどのようなものかを理解する。
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| 5週 |
標準正規分布と正規分布表１ |
標準正規分布と正規分布表どのようなものかを説明できる。
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| 6週 |
標準正規分布と正規分布表２ |
正規分布表の使うことができる。
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| 7週 |
正規分布の性質と正規分布表１ |
一般的な正規分布の性質を理解し、それをもとに正規分布表を利用し様々な計算ができる。
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| 8週 |
正規分布の性質と正規分布表2 |
一般的な正規分布の確率の計算演習を通し、結果を説明できる。
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| 4thQ |
| 9週 |
統計的推定とは |
統計的推定の考え方について説明できる。
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| 10週 |
平均値の区間推定１ |
正規分布を使った平均値の区間推定を行うことができる。
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| 11週 |
平均値の区間推定２ |
正規分布を使った平均値の区間推定について演習を行い、その結果を説明できる。
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| 12週 |
統計的検定とは |
統計的検定の考え方を説明できる。
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| 13週 |
平均値の検定１ |
正規分布を使った平均値の検定を行うことができる。
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| 14週 |
平均値の検定２ |
正規分布を使った平均値の検定について演習を行い、結果を説明できる。
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| 15週 |
様々な統計的な手法 |
様々な統計的な手法についてどのようなものがあるか説明できる。
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| 16週 |
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| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
| 基礎的能力 | 数学 | 数学 | 数学 | 独立試行の確率、余事象の確率、確率の加法定理、排反事象の確率を理解し、簡単な場合について、確率を求めることができる。 | 3 | 前1,前2,後2 |
| 条件付き確率、確率の乗法定理、独立事象の確率を理解し、簡単な場合について確率を求めることができる。 | 3 | 後3,後15 |
| 1次元のデータを整理して、平均・分散・標準偏差を求めることができる。 | 3 | 前3,前5,前6 |
| 2次元のデータを整理して散布図を作成し、相関係数・回帰直線を求めることができる。 | 3 | 前9,前10,前11,前12,前13,前14,前15 |
| 専門的能力 | 分野別の専門工学 | 経済・ビジネス系分野 | 数理統計 | 一次元データを整理してヒストグラムを作成できる。 | 3 | 前8 |
| 一次元データの平均、分散、標準偏差を求めることができる。 | 3 | 前8 |
| 二次元データを整理して散布図を作成できる。 | 3 | 前9,前10,前13,前14,前15 |
| 二次元データから相関係数・回帰曲線を求めることができる。 | 3 | 前9,前10,前11,前12,前13,前14,前15,後8 |
| 二項分布、正規分布、確率密度関数について説明できる。 | 3 | 後4,後5,後6,後7 |
| 区間推定、仮説検定ができる。 | 3 | 後9,後10,後11,後12,後13,後14 |