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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γ 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

■副題:データからの推測
■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における具体的な方法を,理論と実践の両面から説明します。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 統計的推測の目的と大数の法則:母集団,標本,ランダムサンプリング,母集団分布,標本分布,大数の法則
第2回 母平均と母分散の点推定:中心極限定理,点推定,不偏性,効率性,標準誤差,不偏分散
第3回 正規確率変数の標準化・推定の誤差:標準正規分布,正規確率変数の確率,パーセント点,推定の誤差,推定の精度
第4回 サンプルサイズと推定の誤差・区間推定の考え方:母平均の区間推定(母分散既知),信頼区間,信頼係数
第5回 仮説検定の考え方:母平均の仮説検定(母分散既知),帰無仮説,対立仮説,有意水準,検定統計量,棄却域と採択域,第1種の誤り,第2種の誤り,検出力,p値,片側検定,両側検定
第6回(実習) 母平均の区間推定・仮説検定:母平均の区間推定と仮説検定(母分散未知),t分布,t検定
第7回(実習) 母分散の区間推定・仮説検定:母分散の区間推定と仮説検定,カイ2乗分布,カイ2乗検定,母平均の差の推定と検定,母分散の比の推定と検定,母比率の差の推定と検定
第8回(実習) 理解度確認:最終試験

■シラバス:

01春クォーター
https://www.wsl.waseda.jp/syllabus/JAA104.php?pKey=9S030001410120199S030001419S&pLng=jp
02夏クォーター
https://www.wsl.waseda.jp/syllabus/JAA104.php?pKey=9S030001410220199S030001419S&pLng=jp
03秋クォーター
https://www.wsl.waseda.jp/syllabus/JAA104.php?pKey=9S030001410320199S030001419S&pLng=jp
04冬クォーター
https://www.wsl.waseda.jp/syllabus/JAA104.php?pKey=9S030001410420199S030001419S&pLng=jp

< 受講申込み方法 >

◆早稲田大学の学生

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