【概要】 最近ではパソコンやソフトウェアのおかげで、数式を意識しなくとも気軽に統計をあつかえるようになってきた。にもかかわらず、いざデータを手にとると、どこから手をつけていいかとまどう人が多い。そもそもなぜそのデータに対して統計的処理を行なう必要があるのか。データにはどんな性質があるか。どんなタイプのデータにはどんな手法がふさわしいのか。どんな手法を使うとどんな結果が引き出されるのか。本講義では、以上のような問題を念頭に置きながら、標本や母集団などの基本的概念から出発して、推定や検定、検証的アプローチと探索的アプローチの基本的な知識を扱う。
【到達目標】 (1)母集団と標本の概念を学ぶこと。。(2)相関を含む記述統計量の基本的使い方を学ぶこと。(3)推定と検定の基本的手順を学ぶこと。
【キーワード】 母集団、標本、推定、検定、記述統計
第１回 イントロダクション：統計学は（何の）役に立つのか？
第２回 偶然のできごとはいかに分布するのか？
第３回 母集団と標本：データをとるとき、頭の中には何を思い描くのか？
第４回 表とグラフ：数値計算の前に、データを視覚化し、整理するだけで分かること。
第５回 記述統計：パラメトリック編
第６回 記述統計：ノンパラメトリック編
第７回 表研鑽ソフトと記述統計
第８回 正規分布とは何か：正規分布の性質
第９回 中心極限定理と信頼区間
第１０回 比較と検定：平均の比較
第１１回 比較と検定：分散の比較
第１２回 ノンパラメトリック検定
第１３回 分散分析と多重比較
第１４回 相関
第１５回 期末テスト
リスポンスペーパー(50%) 期末試験(50%)によって評価する。
テキスト： 涙なしの統計学（サイエンス社） 指定図書： 講義内で指定する 参考書： 講義内で紹介する
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