応用統計 (K52G)

学修到達目標	データに潜在する構造を明らかにするために，データを集める目的から収集方法，仮設の立て方，さらに統計解析手法の習得を目標とする
授業形態及び授業方法	スライドと資料をもとにした講義を主体とし，理解を助けるため例題による勉強および演習を行う。また，演習や宿題で受講者が繰り返し解析することにより，理解を深めるようにする。
履修条件	選択科目

第1回	応用統計の位置付け　　確率や統計を学ぶ意義，情報社会における統計処理
第2回	データの種類と特性　　データの尺度，尺度と統計解析の関係
第3回	データの視覚化　　データのグラフ表現，尺度別のグラフ表現法
第4回	基本統計量　　代表値の種類と特性，分散値の種類と性質
第5回	確率変数と確率分布　　確率の定理，期待値の概念
第6回	標本平均の分布　　標本平均の確率分布，中心極限定理
第7回	統計的仮説検定　　仮説検定の基本的考え方，平均値の差の検定
第8回	相関係数　　二変数の関係，散布図，異常値の扱い
第9回	回帰分析　　単回帰と最小二乗法，決定係数，変動係数
第10回	多変量解析　　多変量解析の考え方，データ尺度による分類，外的変数
第11回	重回帰分析　　重回帰分析の考え方，解法，例題
第12回	数量化理論Ⅰ類　　数量化理論Ⅰ類の考え方，解法，例題
第13回	主成分分析　　主成分分析の考え方，解法，例題
第14回	因子分析　　因子分析の考え方，解法，例題
第15回	まとめ　　統計解析の応用範囲と可能性

教科書	特になし
参考書
成績評価の方法及び基準	中間試験、期末試験、毎回の授業の演習により評価する
質問への対応
研究室又は連絡先	登川幸生（船橋校舎13号館1357室）松野　裕（船橋校舎2号館243室、yutaka.matsuno@me.com）
オフィスアワー	水曜船橋 12:00 ～ 13:00 松野　裕
学生へのメッセージ

2016年 理工学部 シラバス - 応用情報工学科