授業科目名				担当教員
基礎統計学I				下川　敏雄
時間割番号	単位数	コース	履修年次	期別	曜日	時限
256510	2	J	1	前期	月	III
［概要］
環境工学，計量社会学，計量経済学だけでなく，医学・生物学といった幅広い分野で統計科学は重要である．例えば，情報科学では，データマイニングという呼称のもとで，統計的手法が活用されている．<BR>一方で，統計科学を用いて環境データを分析するためには，これらの方法の基礎を理解しなければならない．そのため本講義では，統計科学の基礎について学習する．さらに，統計的データ解析の考え方を文献事例の解析を通して行う．
［具体的な達成目標］
本講義では，統計科学の基礎を学ぶ．確率の基礎概念を理解し，比較に関する統計的推測の考え方を理解することが本講義の目標である．
［必要知識・準備］
この講義では，若干の微分積分学の知識を必要とする(ただし，その考え方を知っていればよい)．また,授業時間には講義とともに演習を行う．電卓（対数，ルートなどの計算ができる電卓，あるいは関数電卓）を毎時間必ず用意してくること．
［評価方法・評価基準］
No 評価項目 割合 評価の観点 1 試験：定期試験  20  % 前期の総合的なまとめを試験とする．  2 小テスト／レポート課題  50  % 3回の小テストの平均点により評価する．  3 平常点／出席点  30  % 出席および授業態度により評価する．とくに，私語に関しては厳重に対応する．
［教科書］
特に指定しない。毎回の講義時にプリントを配布する。
［参考書］
MARK C. K. YANG &　DAVID H. ROBINSON 著　永井武昭/他訳, 計算機統計学入門, MPC, ISBN:4871970086 Byron Wm. Brown,Jr.,　Myles Hollander 共著　医学統計研究会訳, 医学統計解析入門 改訂訳版, MPC, ISBN:4871970094
［講義項目］
１．ガイダンス<BR>　　２．確率の基礎1：事象と確率<BR>　　３．確率の基礎2：条件つき確率とBayesの定理<BR>　　４．確率分布1：イントロダクション(要約統計量)<BR>　　５．確率分布2：離散型確率分布(2項分布，Poisson分布，幾何分布)<BR>　　６．確率分布3：連続型確率分布(正規分布)<BR>　　７．演習1：確率の基礎および確率分布<BR>　　８．計量データにおける比較の方法1：イントロダクション<BR>　　９．計量データにおける比較の方法2：マッチドペア・データの推測<BR>　１０．計量データにおける比較の方法3：2標本データの推測<BR>　１１．計量データにおける比較の方法4：ノンパラメトリック法<BR>　１２．演習2：定量データにおける比較の方法<BR>　１３．2相データにおける推測1：成功確率に対する推測<BR>　１４．2相データにおける推測2：二つの成功確率の比較<BR>　１５．演習3：2相データにおける推測
［教育方法］
・毎回の時間内に演習問題を全員に解かせる．<BR>・講義の最後に，その日の学習内容を確認するための小テストを行う．
［JABEEプログラムの学習・教育目標との対応］
循環システム工学科ではＪＡＢＥＥ教育はまだ開始していないが，講義との関連について記す．<BR>（d）情報処理能力：統計的手法を実際に計算し応用できる<BR>（e）多様な知識技術：調査・実験における統計的な手法を実践的に応用する<BR>（h）解析能力：統計的な考え方を身につけ，実践で解析できる<BR>（x）情報の循環：情報の処理，統計解析により結果を判断できる
［その他］
(未登録)