京都大学 国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター

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続・統計入門

開講時期 年度 前期
担当教員 国際高等教育院 特定講師 關戸 啓人
授業情報 (群) 自然 群 (分野(分類)) データ科学(発展) (使用言語) 日本語
(旧群) B群 (単位数) 2単位 (週コマ数) 1コマ (授業形態) 講義
(開講年度・開講期) 2019・前期 (配当学年) 主として2回生以上 (対象学生) 全学向
(曜時限) 水5
(教室) 共北34
授業の概要・目的 統計に関する知識は、実験、試験、調査などの結果を用いた実証研究を行う上でなくてはならないものである。生活に関わるさまざまな効果やリスクがデータとともに語られ、生活者としても統計に対するリテラシーが求められるようになった。企業活動では、情報技術の発展によって、日々膨大なデータが生成されており、その活用が求められるようになった。本講は、研究や、生活、社会・経済活動に不可欠な統計を、集計・分析し、理解する力を養うことを目的とする。

ただし、統計や統計学については、膨大な研究の蓄積が有り、その利用はきわめて多分野に亘る。しかも、各分野で独自の発展をとげている部分もあり、本講のみでそのすべてを扱うことは出来ない。本講では科目「統計入門」で扱えなかった、やや発展的な話題を中心に講義することで、より発展的な統計・統計学の学習への礎となることを目指す。

具体的には、平均の差の検定、分散分析、相関と回帰分析の基礎について解説するとともに、一般化線形モデルによるこれらの統一的な理解を行う。さらに、因果推論の基本的な考え方と、具体的な方法についても解説を行う。

なお本講は、統計分析手順の機械的な利用や解釈だけを講義するのではなく、その基礎となる考え方を学ぶことを目指している。しかし、統計学的命題について、厳密な数学的証明は避け、あくまで統計・統計学のエンドユーザーとして必要とされる直感的な理解を目指す。
到達目標 1. 統計的検定と推定の考え方を理解し、これを実施できる。
2. 平均の差の検定・分散分析の考え方を理解し、これを実施できる。
3. 相関と回帰について理解し、これを実施できる。
4. 因果推論の基本的な考え方と手法を理解する。
5. 統計・統計学の手法と応用について幅広く知り、今後の学習につなげる
授業計画と内容 - 概要と導入
- 検定と推定
- 分散分析
- 相関と回帰分析
- 因果推論の基礎
- 発展的事項とまとめ

(上記予定は目安であり、実際の講義の進度に応じて変更・前後することがある)
履修要件 「統計入門」レベルの内容を理解していることが望ましい。各所属学部の履修指導に従うこと。