△確率・統計ＩＩ（Probability and Statistics II）[3K12]

＜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＞

現代は、ビッグデータの時代と言われ、様々なデータを解析して、それをビジネスに活かす、データマイニングやコンサルティングなどの仕事が、注目されています。この授業では、こうした統計解析の基礎を、例題を交えながら、習得していきます。

＜受講にあたっての前提条件＞

確率・統計Iを取得していること。

＜具体的な到達目標＞

・簡単な例題に対して、母集団の推定・検定などができる
・実際のデータに対して、データの度数分布表などの記述、及び散布図などによるデータ可視化が行える。
・回帰分析などの簡単な多変量解析方法について、基礎知識を理解できる。

＜授業計画及び準備学習＞

１　統計学とは
２　基本統計量
３　確率分布
４　点推定
５　区間推定
６　検定
７　記述統計
８　中心極限定理
９　多変量解析とは
１０ 回帰分析
１１ 判別分析
１２ 主成分分析
１３ クラスター分析
１４ 学修内容の振り返り

授業の前半では、エクセルを使った演習を行います。また、授業の中盤では、記述統計に関するレポートを作成します。

＜成績評価方法＞

演習20%, 課題レポート30%、期末試験50%の配分で評価します。合格水準は60%とします。

＜教科書＞

なし

＜参考書＞

石村園子著　「やさしく学べる統計学」　共立出版　ISBN4-320-01808-7
永田靖・棟近雅彦著　「多変量解析法入門」　サイエンス社　ISBN4-7819-0980-9

＜オフィスアワー＞

毎週水曜日９：００〜１０：３０
１５階１５１４室（最適計算研究室１）

＜学生へのメッセージ＞

なし

＜備 考＞

なし

＜参考ホームページアドレス＞

なし