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授業科目名
担当教員
確率統計及び演習II
小澤 賢司
時間割番号
単位数
コース
履修年次
期別
曜日
時限
TCS111 2 (未登録) 1 後期 III
[概要]
具体的な応用例を取り上げながら,統計的推定,統計的仮説検定及び分散分析について学ぶ.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(平成31年度以降はRかPythonに移行する可能性あり).
[具体的な達成目標]
授業の到達目標及びテーマ<BR>1.統計的推定の基礎を理解し,実際に区間推定を実施できるようになる.<BR>2.統計的検定の概念を理解し,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>3.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>4.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]
確率統計および演習Iを履修済みであること
[評価方法・評価基準]
No評価項目割合評価の観点
1試験:期末期 40  %成目標1,2,3,4の理解度を評価する 
2小テスト/レポート 60  %理解度を深めるための演習問題への取り組み状況及び理解度を確認するための小テストのスコア 
[教科書]
  1. 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]
第1回:推定の基礎(母集団と標本抽出,標本分布)<BR>第2回:統計的推定(信頼区間,母平均の推定,母分散の推定)<BR>第3回:統計的推定(母分散,母比率の推定)<BR>第4回:Mathematicaによる演習1(区間推定に関する演習)<BR>第5回:仮説検定(帰無仮説,有意水準,棄却域,両側・片側検定,母平均の検定)<BR>第6回:仮説検定(等平均の検定)<BR>第7回:仮説検定(母分散の検定,等分散の検定)<BR>第8回:仮説検定(母比率の検定,適合度の検定)<BR>第9回:Mathematicaによる演習2(検定に関する演習)<BR>第10回:分散分析(1次元実験配置,分散分析表)<BR>第11回:分散分析(2次元実験配置)<BR>第12回:Mathematicaによる演習3(分散分析に関する演習)<BR>第13回:ノンパラトリック検定<BR>第14回:ベイズ統計学への導入(ベイズの定理の徹底理解)<BR>第15回:最終評価(総括とまとめ)
[教育方法]
具体的な問題を解きながら実践的に学んでいく.主に推定、検定、分散分析の3つの内容についてそれぞれ講義の後に1回の演習を行うことで理解を深める.
[JABEEプログラムの学習・教育目標との対応]
(未登録)
[その他]
(未登録)