| 英文名 | Environmental Statistics | |
|---|---|---|
| 科目概要 | グリーン環境創成科学科１年後期 [月曜日4時限]、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：VG201-BC03 | |
統計学の必要性、統計学の基礎となる確率理論、推定、検定を理解した上で、表計算ソフトウェアと統計解析パッケージを利用し、データ分析の手法の選択や処理、分析結果の解釈が適切にできるようになる。
初めにコンピュータの操作方法，講義・実習で使用するさまざまなアプリケーションの基本的な使用方法について説明する。その後、調査・実験を進めるために必要なデータの取得と整理、統計解析手法の基礎を説明する。実際のデータを利用した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。
○DP2：生物多様性の重要性を理解し、その維持や回復に貢献できる能力
○DP3：食料生産が生態系に与える影響を理解し、生産力の向上と持続性の両立に貢献できる能力
○DP4：地球環境における物質循環を理解し、環境修復に貢献できる能力
○DP5：植物や微生物の生物機能の開発に関する技術を理解し、カーボンニュートラルおよび環境負荷低減の技術開発に貢献できる能力
| 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 | データの利用 | 公開されている環境データの取得と分析 | 岡田 あゆみ |
| 14 | 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 |
| 15 | 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・表現がコンピュータを利用してできるようになる｡
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分析できるようになる。
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 | 「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 |