| 英文名 | Applied Statistics | |
|---|---|---|
| 科目概要 | 生物環境科学科２年前期 [金曜日2時限(週1コマ)]、２群科目、必修、講義、２単位(30時間) | |
| 担当者 | (◎は科目責任者，※は実務経験のある教員) ◎岡田 あゆみ | |
| 講義室 | 821講義室 | |
| 備考 | 科目ナンバリング：VE201-BS17 | |
| JABEE認定プログラム履修の手引き（表3・14）との関連 | D | |
| 科目 | 教科に関する科目(高等学校 農業) |
|---|---|
| 施行規則に定める科目区分 |
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現代ではすべての分野において統計学の知識は必須である。この授業では統計学の必要性を理解した上で、調査・実験を進めるために必要なデータの取得と整理、解析を行うための手法とその統計学的基礎を習得する。統計処理の手法の選択や結果の解釈が適切にできるようになる。
統計学の基礎となる確率理論、推定、検定、実験計画などの内容をできる限りわかりやすく説明する。課題によって理解を深める。
配布プリントと板書による講義形式、課題。フィードバックとして試験解説を行う。
◯豊かな人間性
◯環境科学に関する知識と教養・倫理観
◎生態系機能の解明と理解
◎環境資源の維持と修復
◎環境保全に関する社会の要請に応える能力
| 回 | 項目 | 内容 | 担当者 | 日時 |
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| 1 | 統計学とは何か | 受講に際しての注意事項等の周知。統計学の意義。統計学の歴史。数字の丸め方と有効桁数。 | 岡田 あゆみ | 4/2② |
| 2 | データ分析の基礎知識 | グラフ表現。データの種類。対数軸のグラフ。質的データの分析、量的データの分析。度数分布。 | 岡田 あゆみ | 4/9② |
| 3 | データとその記述I | データの分布とその指標。代表値。ばらつきの指標。 | 岡田 あゆみ | 4/16② |
| 4 | データとその記述II | 観測値の標準化と外れ値。 | 岡田 あゆみ | 4/23② |
| 5 | 関係の分析 | 二変数間の関係。 散布図。相関係数。共分散。 | 岡田 あゆみ | 4/30② |
| 6 | 確率理論I | 確率の意味。無作為抽出。ベイズの定理。 | 岡田 あゆみ | 5/7② |
| 7 | 確率理論II | 確率変数。確率分布。標本分布。 | 岡田 あゆみ | 5/14② |
| 8 | 推定 | 点推定と区間推定。 | 岡田 あゆみ | 5/21② |
| 9 | 仮説検定I | 仮説検定（平均）。 | 岡田 あゆみ | 5/28② |
| 10 | 仮説検定II | 仮説検定（分割表）。 | 岡田 あゆみ | 6/4② |
| 11 | 仮説検定III | 仮説検定（分散、分散分析）。 | 岡田 あゆみ | 6/11② |
| 12 | 回帰分析 | 最小二乗法。単回帰モデル、重回帰モデル。 | 岡田 あゆみ | 6/18② |
| 13 | 実験計画 | 実験・調査の計画。 | 岡田 あゆみ | 6/25② |
| 14 | 講義のまとめと理解度の確認 | 講義のまとめと理解度の確認 | 岡田 あゆみ | 7/2② |
1) データの種類を理解し､それに対応した整理・表現ができるようになる｡
2) 代表値（平均値 等）・散らばりの尺度（標準偏差 等）の諸量の意味を理解し、計算ができるようになる。
3) 基礎的な確率理論を学び、推定や検定ができるようになる。
4) 基本的な分析・統計手法を理解し、データと目的に合わせて使用することができるようになる。
提出物（40%）、定期試験（60%）により評価する。
【授業時間外に必要な学習の時間：60時間】
予習：教材の該当箇所を事前に熟読しておくこと。
復習：ウェブ上に公開している練習問題に取り組むこと。課題を期限までに提出すること。
興味を持って積極的に授業に参加して下さい。
【オフィスアワー】電話（0176-24-4371 内線472）、メール（okada@vmas.kitasato-u.ac.jp）で事前に連絡することを推奨します。
| 種別 | 書名 | 著者・編者 | 発行所 |
|---|---|---|---|
| 教科書 | データサイエンススクール統計力向上サイトテキスト（初級、中級、上級） | 総務省統計局 | |
| 参考書 | 工学のためのデータサイエンス入門 | 間瀬 茂、神保雅一、鎌倉稔成、金藤浩司 著 | 数理工学社 |
| 参考書 | 「統計学入門」 東京大学教養学部統計学教室編 | 東京大学出版会 | |
| 参考書 | 「ハーバード大学講議テキスト 生物統計学入門」 | M. Pagano、K. Gauvreau著 | 丸善株式会社 |