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データエンジニアリング系科目

統計リテラシーδ 01,02,03,04(オンデマンド)

本科目は早稲田大学Global Education Center の正規科目です。
本学の学生はコースナビを通じて、科目履修期間中に科目登録を行うことが必須であり、定員を設けているため定員オーバー場合は選抜されます

■授業概要:

膨大なデータが流通する現代において,手に入れたデータから正確で意味のある情報を抽出することが重要な問題となってきています。その方法・考え方の基礎として,統計解析は文理系問わず身につけるべき重要な技術として認識されてきています。推測統計学は,母集団から得られた一部の標本から母集団の性質を推測する学問です。本講義では,推定および検定といった推測統計の基礎的な考え方を習得済みであることを前提として、様々な検定・推定の問題や分散分析などの発展的な内容を、理論と実践の両面から学習します。実践のためのツールとしては,「MS Excel」を用います。(但し,本講義の主題はあくまで「推測統計を学ぶこと」なので,「MS Excel」の使い方のみ学びたい方は別の講義の履修を勧めます。)また,本講義は全回オンデマンド授業となります。

■担当教員: 鎌塚 明/小林 学/竇 暁玲/中原 悠太/野村 亮/堀井 俊佑/安田 豪毅/若田 忠之

■単位数:1
■講義日程

第1回 母集団の比較(1):母分散の比に関する検定と推定 母平均の差に関する検定と推定
第2回 係数値に関する検定と推定:母不良率の検定と推定 母欠点数に関する検定と推定
第3回 母集団の比較(2):対応がある場合の母平均の差に関する検定と推定 母不良率の違いに関する検定と推定 母欠点数の違いに関する検定と推定
第4回 適合度検定・分割表の検定、相関係数の検定 適合度検定:分割表の検定 相関係数の検定と推定
第5回 分散分析(1):分散分析とは一元配置法
第6回(実習) 分散分析(2):繰り返しのある二元配置法
第7回(実習) 分散分析(3):繰り返しのない二元配置法
第8回(実習) 解度確認試験

■シラバス:

01春クォーター
https://www.wsl.waseda.jp/syllabus/JAA104.php?pKey=9S030001610120199S030001619S&pLng=jp
02夏クォーター
https://www.wsl.waseda.jp/syllabus/JAA104.php?pKey=9S030001610220199S030001619S&pLng=jp
03秋クォーター
https://www.wsl.waseda.jp/syllabus/JAA104.php?pKey=9S030001610320199S030001619S&pLng=jp
04冬クォーター
https://www.wsl.waseda.jp/syllabus/JAA104.php?pKey=9S030001610420199S030001619S&pLng=jp

< 受講申込み方法 >

◆早稲田大学の学生

早稲田大学学生は必ずコースナビから科目登録を行ってください。

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