授業科目名				担当教員
基礎統計学II及び実習				安藤　英俊
時間割番号	単位数	コース	履修年次	期別	曜日	時限
253408	2	G	2	後期	木	IV
［概要］
「基礎統計学I」で学んだ基礎的事項に基づき，講義を進める．<BR>　まず，推定・検定の基礎となる確率分布について学ぶ．引き続き，統計的推測を取り扱う．統計的推測の方式を大別すると，点推定，区間推定，仮説検定の三つがある．それらを順を追って説明しながら，統計的推測が様々な局面での問題解決のためにどのような役割を果たしうるのかを講義する．<BR>　最後に，分散分析を取り上げる．一般に実験を行う目的として，一つあるいは複数の要因が結果にどのような影響を及ぼすのかを確かめることがある．分散分析は，個々の要因および複数の要因間の交互作用の影響を，観測結果に見られる分散の大きさに基づき分析する手法である．<BR>　Mathematica によるプログラミングを通じた演習を可能な限り多く行い，理解を深めることとする．<BR>カリキュラムの中での位置付け：<a href="http://www.cs.yamanashi.ac.jp/g/JABEE/curriculum/">Gコースのカリキュラム</a>
［具体的な達成目標］
・統計的推定の基礎を理解し、実際に点推定・区間推定を実施できるようになる。<BR>・統計的検定の概念を理解し、二項検定・t検定・F検定など代表的な検定を実施できるようになる。<BR>・分散分析の手法および実験計画法の基礎を理解し、実際に実施できるようになる。<BR>・統計的推定・検定および分散分析の実行プログラムをMathematicaによりプログラミング可能となる。
［必要知識・準備］
代表的な分布（正規分布・二項分布）の性質，期待値・分散などの計算法
［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  50  % 検定、分散分析に関する理解度  2 試験：中間試験  40  % 統計量、推定に関する理解度  3 小テスト／レポート課題  10  % Mathematicaによる統計処理プログラム作成能力
［教科書］
小寺平治, ゼロから学ぶ統計解析, 講談社, ISBN:4061546562
［参考書］
(未登録)
［講義項目］
１．t分布，F分布の性質<BR>　　２．推定の基礎（母集団と標本抽出，標本分布）<BR>　　３．点推定（不偏性，一致性，最尤性）<BR>　　４．区間推定（信頼区間，母平均の推定，母分散の推定）<BR>　　５．Mathematicaによる演習1（点推定・区間推定に関する演習）<BR>　　６．検定（帰無仮説，両側・片側検定，二項検定，平均の検定）<BR>　　７．中間試験 ＋検定（平均値の差の検定，分散に関する検定）<BR>　　８．検定（ノンパラメトリック検定)<BR>　　９．Mathematicaによる演習2（検定に関する演習）<BR>　１０．分散分析（１次元実験配置，分散分析表）<BR>　１１．分散分析（繰り返しのない場合の２次元実験配置）<BR>　１２．分散分析（繰り返しのある場合の２次元実験配置，交互作用）<BR>　１３．Mathematicaによる演習3（分散分析に関する演習）<BR>　１４．実験計画法（ラテン方格，実験の設計）
［教育方法］
主に推定、検定、分散分析の３つの内容についてそれぞれ３回ずつの講義の後に１回の演習を行うことで理解を深める。講義においても毎回演習問題を実際に解く。重要な事項は解説、演習問題、プログラミングで繰り返すことによって徐々に理解を深める。
［JABEEプログラムの学習・教育目標との対応］
《コンピュータ・メディア工学科 情報メディアコース》 (A) マルチメディア情報ネットワーク技術に習熟した情報処理技術者としての基盤となる基礎的素養及び基礎的スキルを修得する。 ◎ (E) 情報化社会における要求に対して問題分析を行い、専門的知識に基づく創意工夫によってそれを解決するまでの問題発見デザイン能力を修得する。 ○ (G-3)コンピュータヒューマンインタフェースを開発構築する基礎的技術 ○ (G-4)人間の知性・感性を知り応用するための知性・感性情報工学における基礎的技術 ○
［その他］
(未登録)