8月5日に実施した第１回の講座が大好評につき，9月23日に第２回「統計基礎講座〜統計検定3級を目指して〜」を開催いたします。
次回以降は有料化を予定しておりますので，ぜひこの機会にご参加ください！

〜外出を控えている今だからこそ自宅で統計検定3級の準備をしませんか？〜

統計学はデータ科学の中でコアとなる学問領域の一つであり、統計学の基本的な考え方を正しく理解することは様々な分野の実データを扱う際に必要不可欠です。そこで，「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」拠点大学の活動として、理系文系問わず多くの学生が統計学の基礎をコンパクトに学ぶことができる機会を提供するために本講座を企画いたしました。受講後に統計検定3級に合格できるレベルを目指しますので、ぜひ統計検定にもチャレンジしてみてください。
（本講座に統計検定の受験は含まれていません。統計検定を受験するには別途申込みが必要です。）
データ中心科学の最先端で研究をされている講師から直接統計学を学べるまたとない機会ですのでふるってご参加ください。

参加申込は以下のDoorkeeperのページよりお願いいたします：
https://cireds.doorkeeper.jp/events/111441

概要

本講座では、統計検定３級の合格に必要な統計学の基礎事項について入門的事項の確認から分かりやすく解説します。特に、統計で基本となるデータの記述と要約から取り組み、３級レベルで取り扱われる、相関、回帰、確率分布、区間推定、統計的仮説検定などの考え方について、3コマ(90分×3)分の講義で、概念と例題を交えながら丁寧に説明します。
各コマの内容は以下のとおりです。

統計基礎１（データの記述と要約、散布図、相関と因果、回帰分析）量的データ、質的データ、度数分布表と二次元分割表を用いたデータの要約について取り扱う。更に、散布図から相関と因果について理解を深めるとともに、最小二乗法による回帰直線について説明する。
統計基礎２（確率変数と確率分布）また、離散化型確率変数と連続型確率変数に対する確率分布と代表的な確率分布として二項分布と正規分布について取り扱う。
統計基礎３（統計的な推測）統計的推測で必要となる母集団と標本分布、並びに区間推定と統計的仮説検定について取り扱う。

事前準備

下記サイトを参考にR環境を構築し，Rの基本操作を学んでおいてください．
https://meshstats.com/datascience/introductory-statistics/
（パスワードは参加登録した方に配布します）

講師略歴

2001年3月　東北大学大学院情報科学研究科修了. 博士(情報科学).
2000年-2001年　日本学術振興会特別研究員(DC).
2001年4月-2007年3月　京都大学大学院情報学研究科助手.
2007年4月-2017年9月　京都大学大学院情報学研究科助教.
2015年2月-2017年12月　キヤノングローバル戦略研究所研究員.
2017年10月-2019年3月　京都大学大学院情報学研究科特定准教授.
2019年4月-2020年3月　横浜市立大学特任教授.
2015年10月-2020年3月　科学技術新興機構さきがけ研究員.
2019年5月より　総務省統計研究研究所客員教授.
2020年4月より　横浜市立大学大学院データサイエンス研究科, データサイエンス学部教授

エージェントモデル, 応用としてのデータ中心科学 データ駆動型デザインの研究に従事.
経済社会分野におけるシステム間相互作用とその共同現象に興味を持ち, 共同現象のメカニズムの理解, シミュレーション, 設計を研究テーマとする.
日本統計学会, 情報処理学会, 日本証券・計量・工学学会, 進化経済学会, IEEE Computer Society, IEEE Computational Intelligence Societyなどの正会員.
平成18年度情報処理学会山下記念研究賞, 第2回「京」を中核とするHPCIシステム利用研究課題優秀成果賞(2015年), 第4回横幹連合木村賞(2015年) 受賞.