統計解析学（k）[3K23]

＜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

＜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が望ましい。

＜具体的な到達目標＞

・ヒストグラムや散布図などを用いて、データの可視化が行える。
・t分布、F分布などを用いて母集団の推定・検定などができる
・回帰分析などの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　確率統計の基礎の復習
３　母集団と標本
４　データの可視化
５　点推定と最尤推定法
６　区間推定（t分布、F分布など）
７　検定（t分布、F分布など）
８　回帰分析
９　判別分析
１０ 主成分分析
１１ クラスター分析
１２ その他の多変量解析
１３ 応用事例
１４ 学修内容の振り返り

＜成績評価方法＞

演習30%、期末試験70%の配分で評価し、Grade D以上の者に単位を認める。

＜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＞

月曜日 13:40-14:40 (新宿校舎 A-2313) 　簡単な質問は授業後の教室でも受け付ける．

＜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