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授業科目名
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データサイエンス１
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担当教員
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西郷 達彦
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時間割番号
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単位数
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履修年次
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期別
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| M0001911 | 1 | 1 | 後期 | |||||||||||||||||||
| ［学習目標］ | ||||||||||||||||||||||
| 医学に限らず，物理学，生物学や経済学などさまざまな分野の研究で，データを収集し，分析することは基本的かつ本質的手法であり，重要であることは言うまでもありません。このような手法を身につけることは、研究を行い論文を書く際ばかりでなく、他人の研究成果を読み解く際にも必要となります。<BR><BR> こうした手法を実施する際の基礎となる知識を身につけるのが，本講義の目標です。<BR>近年では強力な統計ソフトウェアが充実していることから、十分な統計学の理解がないまま多くの手法が乱用されていることが指摘されています。確率・統計の基本概念を数学的な背景から理解し，各手法の根底にある発想を身につけることが求められます。 | ||||||||||||||||||||||
| ［授業計画］ | ||||||||||||||||||||||
Ａ．記述統計<BR>統計学入門と１次元データの整理<BR>２次元データの整理<BR><BR>Ｂ．確率<BR>確率の基礎<BR>確率変数と確率分布<BR>離散分布<BR>連続分布<BR>多次元の分布<BR>大数の法則と中心極限定理<BR><BR>Ｃ．推測統計<BR>標本分布<BR>推定<BR>仮説検定<BR>回帰分析 |
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| ［到達目標］ | ||||||||||||||||||||||
| １．条件付確率などの基本的な確率の計算ができる。<BR>２．相関係数，回帰直線の概念が理解できる。<BR>３．二項分布，ポアソン分布，正規分布などの基本的な確率分布を理解している。<BR>４．母集団と標本について，その考え方が理解できている。<BR>５．正規分布にかかわる基本的な推定・検定ができる。 | ||||||||||||||||||||||
| ［評価方法］ | ||||||||||||||||||||||
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| ［教科書］ | ||||||||||||||||||||||
| ［参考書］ | ||||||||||||||||||||||