確率・統計ＩＩ（Probability and Statistics II）[3G32]

＜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」で学んだ基本的な推測統計学の考え方を発展させ、いくつかの重要な検定手法を実際に適用できる技術を身につける。複数の要素について解析を行う多変量解析の方法として、重回帰分析と分散分析について学び結果を正しく解釈できる知識を身につける。より広く確率モデル全般の考え方について理解を深める。

＜受講にあたっての前提条件＞

「確率・統計I」を履修していること。

＜具体的な到達目標＞

・統計検定の考え方と手順を知り、平均の差についての検定を行うことができる。
・カイ二乗検定の考え方と手順を知り、正しく適用することができる。
・分散分析と重回帰分析を実際のデータに適用し、評価することができる。
・正規分布による確率モデルと最小二乗法について理解し、計算手順を説明できる。

＜授業計画及び準備学習＞

授業計画
1. 統計解析の基礎
　　「確率・統計I」の内容に関する復習を行う
2. 対応のある場合の t 検定
　　対応のある２群の平均に関する検定を行う
3. 対応のない場合の t 検定
　　対応のない２群の平均の差の検定と等分散の検定について学ぶ
4. U 検定
　　順位データに関する２群の差の検定を行う
5. カイ二乗検定
　　カテゴリデータに関するピアソンの適合度および独立性の検定について学ぶ
6. ２群に関する検定の補足
　　１〜６までの範囲の補足
　　ウェルチの方法や3つ以上の群について検定を行う際の注意について
7. 習熟度の確認（授業内試験）
　　１〜６までの範囲について試験を行う
8. 確率モデル
　　母集団に関する確率モデルの考え方について学ぶ
9. 回帰分析の基礎
　　散布図と相関係数および回帰直線の関係について学ぶ
10. 重回帰分析
　　重回帰分析による複数の変量を同時に扱う際に変数間の因果関係などを解明する手法を学ぶ
11. 最小二乗法
　　回帰分析の理論として最小二乗法について学ぶ
12. 分散分析（数量化分析）
　　分散分析により観測した各要素が結果に影響しているかを解析する手法を学ぶ
13. 実験計画法
　　分散分析を念頭にどのような条件で実験を行うべきかをブロック化の概念などを中心に学ぶ
14. 学習内容の振り返り

準備学習
教科書や参考書の対応する節をあらかじめ予習しておくこと。
授業の内容を復習し、教科書の章末問題やプリントで示された問題を解くこと。
※自力で予習と復習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＞

1-6までの内容を範囲とする授業内試験と1-13までの内容を試験範囲とする期末試験を行い、３：７の割合で評価を行う。A+ ~ F の 6 段階評価で D 以上を合格とする。

＜教科書＞

「入門　統計学」
　　ISBN　978-4-274-06855-3
　　出版社　オーム社
　　　５〜１３章を t 検定、U 検定、カイ二乗検定、分散分析の説明に用いる
足立浩平「多変量データ解析法」
　　ISBN　978-4-7795-0057-2
　　出版社　ナカニシヤ出版
　　　１・４・５章を回帰分析の説明に用いる

＜参考書＞

＜参考書＞
浅倉史興・竹居正登「 新基礎コース　確率・統計」
　ISBN　978-4-7806-0405-4
　出版社　学術図書出版社
式の導出などを詳しく知りたい場合の参考に。

Bruce Frey 「STATISTICS HACKS」
　ISBN　978-4-87311-335-7
　出版社　オライリー・ジャパン
具体的な例で実践的に統計を理解したい場合の参考に。

＜オフィスアワー＞

月曜日3限，新宿高層棟 A1516

＜参考ホームページアドレス＞

http://nip.info.kogakuin.ac.jp/lectures/