| 英文名 | Applied Statistics | |
|---|---|---|
| 科目概要 | 生物環境科学科２年前期 [木曜日1時限、金曜日1時限(週2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 | ||
| 備考 | 科目ナンバリング：VE201-BS17 隔週で開講 | |
| 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。
教科書と配布プリントによる講義形式。コンピュータを使用して課題を行う。フィードバックとして試験解説を行う。
◎DP1:豊かな人間性と高い倫理観
◎DP2:環境科学に関する理解と高度の知識・技能
◯DP3:生態系機能の解明と理解を基盤に環境保全に貢献できる能力
◯DP4:環境資源の維持と修復に寄与する能力
◯DP5:環境保全に関わる社会の多様な要請に応えられる問題解決能力
| 回 | 項目 | 内容 | 担当者 |
|---|---|---|---|
| 1 | 受講に際しての注意事項 | 講義に関わるコンピュータやアプリケーションの基本的な使用方法の説明を行う | 岡田 あゆみ |
| 2 | 統計学とは | データの分析、統計学の役割、統計学の全体像 | 岡田 あゆみ |
| 3 | 母集団と標本 | 母集団の性質、標本調査 | 岡田 あゆみ |
| 4 | 統計分析の基礎（1） | データのタイプ、データの分布 | 岡田 あゆみ |
| 5 | 統計分析の基礎（2） | 統計量、確率、確率分布 | 岡田 あゆみ |
| 6 | 信頼区間 | 推測統計の基礎、信頼区間 | 岡田 あゆみ |
| 7 | 仮説検定（1） | 仮説検定の仕組み、グラフの書き方、二種類の過誤 | 岡田 あゆみ |
| 8 | 仮説検定（2） | 様々な仮説検定、データのタイプと仮説検定、二群の検定 | 岡田 あゆみ |
| 9 | 仮説検定（3） | 分散分析、三群以上の検定、割合の検定 | 岡田 あゆみ |
| 10 | 回帰と相関（1） | 散布図の作成。相関係数 | 岡田 あゆみ |
| 11 | 回帰と相関（2） | 線形回帰。統計モデリング | 岡田 あゆみ |
| 12 | 統計手法を利用する際の注意点 | 仮説検定の注意点、因果と相関の違い | 岡田 あゆみ |
| 13 | 多様な分析手法 | ベイズ統計、主成分分析、機械学習による分析、モデル | 岡田 あゆみ |
| 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 |
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（100% ）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：教科書の該当箇所を事前に熟読しておくこと。
復習：課題を期限までに提出すること。
講義には毎回教科書とコンピュータを持参してください。講義時間中に課題を行います。
| 種別 | 書名 | 著者・編者 | 発行所 |
|---|---|---|---|
| 教科書 | 統計学入門 | 阿部真人 | ソシム |
| 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 | 「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 |