到達目標
高度情報化社会において、様々な現象から出力された膨大なデータを解析し、有用な情報を抽出し、利用することは重要事項の一つである。本講義では多変量統計解析の基礎を学ぶ。具体的には各種データに現れる確率分布を理解し、重要な統計量の推定、仮説検定を行なえるようにする。
また、データの解析手法を理解するのみならず、それぞれのデータに最も適した手法を選択して適用できるようにする。具体的には多変数統計解析において、基本統計量の算出、様々な分析手法の特徴と適性を理解する。到達目標は以下の通りである。
1.各種データに現れる確率分布を理解し重要な統計量の推定、仮説検定が行なえるようになる。
2.多変数統計解析で基本統計量の算出ができ、様々な分析手法の特徴と適性を理解している。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
評価項目1 | 各種データに現れる確率分布を理解し、重要な統計量の推定、仮説検定を行なえる | 重要な統計量の推定、仮説検定を行なえる | 重要な統計量の推定、仮説検定を行なえない |
評価項目2 | 多変数統計解析で基本統計量の算出ができ、様々な分析手法の特徴と適性を理解している | 多変数統計解析で基本統計量の算出ができる | 多変数統計解析で基本統計量の算出ができない |
学科の到達目標項目との関係
学習・教育目標 (B)
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基準1(2)の知識・能力 基準1(2)(c)
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基準1(2)の知識・能力 基準1(2)(d)(1)
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教育方法等
概要:
高度情報化社会において、様々な現象から出力された膨大なデータを解析し、有用な情報を抽出し、利用することは重要事項の一つである。本講義では多変量統計解析の基礎を学ぶ。具体的には各種データに現れる確率分布を理解し、重要な統計量の推定、仮説検定を行なえるようにする。また、データの解析手法を理解するのみならず、それぞれのデータに最も適した手法を選択して適用できるようにする。具体的には多変数統計解析において、基本統計量の算出、様々な分析手法の特徴と適性を理解する。
授業の進め方・方法:
教科書の内容に沿って、データの取り扱い、確率分布、推定、検定をPythonを用いてデータの分析を行いながら学んでゆく
注意点:
上記の到達目標に対する達成度を試験等において評価する。
試験の成績を60%、平素の学習状況等(課題・レポート)を40%の割合で総合的に評価する。
【事前・事後学習】
確率統計の教科書の該当部分を復習しておくこと。また、事後学習として授業内で指示した課題を提出すること。その課題とした演習問題については、他の学生とディスカッションをしても良いが、自分なりの解答を期限までに提出すること。
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
後期 |
3rdQ |
1週 |
データの代表値 |
データの代表値について理解し、代表値を計算することができる。
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2週 |
四分位と箱ひげ図 |
四分位と箱ひげ図を理解し、箱ひげ図が書けるようになる
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3週 |
相関
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2変数の相関について理解する
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4週 |
二項分布とポアソン分布 |
二項分布とポアソン分布について理解する。
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5週 |
正規分布 |
正規分布について理解する。
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6週 |
χ2乗分布、t分布、F分布 |
χ2乗分布、t分布、F分布を理解する。
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7週 |
点推定 |
点推定の意味を理解し、点推定ができるようになる。
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8週 |
母平均の区間推定 |
母平均の区間推定の意味を理解し、母平均の区間推定ができるようになる。
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4thQ |
9週 |
母分散と母比率の区間推定 |
母分散と母比率の区間推定の意味を理解し、区間推定ができるようになる。
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10週 |
母平均の検定(母分散が既知の場合) |
母分散が既知の場合に母平均の検定ができるようになる。
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11週 |
母平均の検定(母分散が未知の場合) |
母分散が未知の場合に母平均の検定ができるようになる。
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12週 |
母分散の検定 |
母分散の検定の意味を理解し、母分散の検定ができるようになる。
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13週 |
等分散の検定 |
等分散の検定の意味を理解し、等分散の検定ができるようになる。
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14週 |
母平均の差の検定 |
母平均の差の検定を理解し、母平均の差の検定ができるようになる。
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15週 |
母比率の検定 |
母比率の検定を理解し、母比率の検定ができるようになる。
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16週 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
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 |
評価割合
| 試験 | その他(課題・小テスト等含む) | 合計 |
総合評価割合 | 60 | 40 | 100 |
基礎的能力 | 40 | 30 | 70 |
専門的能力 | 20 | 10 | 30 |