確率・統計演習（k）[3471]

＜学位授与の方針＞

○	1. 基礎知識の習得
○	2. 専門分野知識の習得
○	3. 汎用的問題解決技能
	4. 道徳的態度と社会性
	5. 創成能力

＜授業のねらい＞

「確率・統計I」と「確率・統計II」で学んだ統計解析の方法について、具体的に計算機を用いて手順を体験することで具体的なデータ解析技術を習得すると共に統計解析の考え方や適用範囲に関してより深く理解する。

＜受講にあたっての前提条件＞

「確率・統計I」の単位を修得していること。
「確率・統計II」を履修していいること。

＜具体的な到達目標＞

・計算機を用いて基本的なデータ処理を行うことができる
・数値実験により中心極限定理などを実際に体験し統計理論の内容をより深く理解する
・与えられたデータについて適切な検定や推定を行う事ができる
・統計解析の結果についてのわかりやすいグラフを作成する事ができる
・与えられたデータに対して、回帰分析・主成分分析等を適切に適用できる
・最尤推定やベイズ推定を適用した具体的な事例に触れることで統計学の広がりについて知る

＜授業計画及び準備学習＞

授業計画
1. 計算機を利用した統計の基礎
　　演習で利用する計算機環境の基本設定と基礎的な利用法を習得する
2. 記述統計とグラフ
　　計算機を用いて記述統計を行う手順と、ヒストグラムなどのグラフの作成の基礎を修得する
3. 確率と乱数
　　計算機における確率の取り扱いと乱数の利用について学ぶ
3. 正規分布の性質
　　数値実験により正規分布などの確率分布の性質を調べる
5. 大数の法則と中心極限定理
　　一般のデータにおいて大数の法則と中心極限定理が具体的にどのように観測されるかを確認する
6. 区間推定
　　区間推定を行いグラフを作成する
7. 検定の基礎
　　統計検定を行いグラフを作成する
8. ２群の平均に関する検定
　　２群の平均に関する検定を行う具体的な手順を修得する
9. 最小二乗法
　　最小二乗法を適用する具体的な手順を修得する
10. 主成分分析
　　主成分分析の考え方と手順を学び、具体的な例に適用する
11. 因子分析
　　因子分析の考え方と手順を学び、主成分分析との違いを理解する
12. 判別分析
　　データ中の２つの集団を区別するのにどの要素が重要なのかを調べる方法を学ぶ
13. 最尤推定
　　最尤推定の考え方を学び、正規分布モデルを用いた平均と分散の推定の手順を知る
14. ベイズ推定
　　事前分布を用いたベイズ推定の考え方を学び、最尤法と比較する
15. 総合課題
　　１４回までの内容を踏まえたレポート作成する

準備学習
各単元に対応する教科書や参考書の章をあらかじめ読んでおくこと。
前回の課題に関する解説を元に自分のプログラムを見直し、必要な修正を行うこと。
※自力で予習と課題に時間をかけて取り組んでも理解が不十分な場合は、必ずSAを利用すること。

＜成績評価方法及び水準＞

・「演習に出席し課題へ取り組みプログラムとレポートを提出する」事に対して各回８点満点で評価
・各回評価の合計を総合評価とし、合計が100点を超えた場合は100点とする
・評価は主に課題に取り組んだ内容がレポートに十分に記述されているかに基づいて行う

＜教科書＞

Allen B. Downey, 黒川洋・黒川利明 訳「Think Stats」
ISBN: 978-4-87311-572-6　出版社: オライリー・ジャパン／オーム社

＜参考書＞

栗原伸一「入門統計学」
ISBN: 978-4-274-06855-3　出版社: オーム社

Wes McKinney (小林儀匡他訳) 「Python によるデータ分析入門」
ISBN: 978-4-87311-655-6　出版社: オライリー・ジャパン／オーム社

足立浩平「多変量データ解析法」
ISBN: 978-4779500572　出版社: ナカニシヤ出版

＜オフィスアワー＞

居室: A1516 内線: 2815
メール(jt13456@ns.kogakuin.ac.jp)などでアポイントを取るように

＜備 考＞

2014年9月16日　変更

＜参考ホームページアドレス＞

https://nip.info.kogakuin.ac.jp/wiki/projects/1/_2014.html