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授業科目名 生命統計情報学
時間割番号 LBT223
担当教員名 大貫 喜嗣/黒澤  尋
開講学期・曜日・時限 後期・金・V 単位数 2
<対象学生>
生命工学科1年次生、2年次生
<授業の目的>
統計学を道具として使いこなすための統計リテラシーは、生命科学の研究や医・薬関連産業に従事する者にとっては、是非とも身につけおきたいものになっています。この講義では、生命科学及び医・薬系分野の情報・データを取り扱うために必要な統計学の基礎知識を習得します。さらに、コンピュータソフト(表計算ソフト)を活用した統計処理のスキルを習得します。
<本授業科目による獲得・涵養が特に期待されるコンピテンシー>(能力・資質)
生命環境学部>生命工学科向け
記号コンピテンシー(能力・資質)説明 
BT-A専門理解・検証生命工学分野における情報をデータサイエンスの知識を用いてデータ収集から加工、解析する技術を習得している。
BT-B共通教養多様な知識の獲得単位を取得した教養教育科目の概要と、重要な基礎的事項を説明できる。
BT-C汎用能力3・数量的リテラシーさまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。
<到達目標>  到達目標とは
目標NO説明コンピテンシーとの対応
BT
1実験や調査で得られたデータを統計的に適切方法で処理することができる。BT-A
2表計算ソフトを活用して集めたデータをわかりやすく図表にまとめることができる。BT-C
3データ全体の特性・特徴を読み取り、統計学的に考察することができる。BT-A
4統計学の学習を通じて、数学への理解を深め、表計算ソフトを多様な分野で活用できる。BT-B
<成績評価の方法>
目標No割合評価の観点
130%演習課題でデータが統計的に適切方法で処理されたかを評価する。
230%演習課題で表計算ソフトが適切に活用され、効果的な図表が作成されたかを評価する。
330%演習課題でデータ全体の特性・特徴を読み取り、統計学的に考察できたかを評価する。
410%授業での例題へ取り組みや質疑に対する応答など授業全般を通じて統計に関する多様な知識が獲得されたか評価する。
合計100% 
<授業の方法>
「ライブ型授業」と「オンデマンド授業」を併用します。
Moodle上に講義資料、演習課題等をアップロードします。授業はZoomやTeamsでライブで行います。授業終了後、演習課題を提出して頂きます。演習課題は採点して、フィードバックします。
<受講に際して・学生へのメッセージ>
表計算ソフト(MS Excel)がインストールされたPCを用意すること。
オンライン授業に対応できるよう、Wi-fi等が利用できる環境を整えてこくと。
<テキスト>
(未登録)
<参考書>
  1. 今野秀二, 味村良雄共著, 医学・薬学系のための生物統計学入門 第4版, ムイスリ出版, ISBN:9784896412734,
    (2019年出版)

  2. 奥田千恵子著, 医療系はじめまして!統計学, 金芳堂, ISBN:9784765316293,
    (2015年出版)

  3. 尾畑伸明著, データサイエンスのための確率統計, 共立出版, ISBN:9784320125186,
    (2021年出版 探検データサイエンス)
<授業計画の概要>
1タイトル統計学の基礎
事前学習
事後学習
講義資料をダウンロードして予習。例題1をダウンロードして事前学習。講義終了後、演習1を実施。
授業内容統計学の用語や基本事項について、講義します。データのバラツキ、誤差と有効数字、母集団と標本、基本統計量などについて説明します。
2タイトルデータの中心・ヒストグラム
事前学習
事後学習
講義資料をダウンロードして予習。例題2をダウンロードして事前学習。講義終了後、演習2を実施。
授業内容データの中心を表す指標、エクセルによるヒストグラムの作成
3タイトルデータのちらばり・箱ひげ図
事前学習
事後学習
講義資料をダウンロードして予習。講義終了後、演習3を実施。
授業内容データのちらばりを表す指標、エクセルによる箱ひげ図の作成
4タイトル散布図と相関
事前学習
事後学習
講義資料をダウンロードして予習。講義終了後、演習4を実施。
授業内容2種類のデータの関係、エクセルによる散布図の作成、相関係数
5タイトル回帰分析
事前学習
事後学習
講義資料をダウンロードして予習。講義終了後、演習5を実施。
授業内容2種類の量的データの関係を数式で表す、回帰直線を求める
6タイトルランダム抽出と確率
事前学習
事後学習
講義資料をダウンロードして予習。例題3をダウンロードして事前学習。
授業内容乱数発生関数によるランダム抽出法、確率分布
7タイトル正規分布
事前学習
事後学習
講義資料をダウンロードして予習。例題4をダウンロードして事前学習。
授業内容確率変数、正規分布(標準正規分布)、
8タイトル中心極限定理
事前学習
事後学習
講義資料をダウンロードして予習。講義終了後、演習6を実施。
授業内容標準正規分布(z分布)、確率密度関数
9タイトル確率分布
事前学習
事後学習
講義資料をダウンロードして予習。講義終了後、演習7を実施。
授業内容t分布、カイ2乗分布、F分布
10タイトル信頼区間・区間推定
事前学習
事後学習
講義資料をダウンロードして予習。講義終了後、演習8を実施。
授業内容95%信頼区間、信頼係数
11タイトルt検定
事前学習
事後学習
講義資料をダウンロードして予習。例題5をダウンロードして事前学習。講義終了後、演習9を実施。
授業内容統計的仮説検定、帰無仮説、対立仮説、平均値の検定
12タイトル2群の母平均値の比較検定
事前学習
事後学習
講義資料をダウンロードして予習。講義終了後、演習10を実施。
授業内容対応のある2標本のt検定、2群の母平均の比較検定、等分散を仮定した2標本による検定
13タイトルカイ2乗分布・カイ2乗検定
事前学習
事後学習
講義資料をダウンロードして予習。例題6及び例題7をダウンロードして事前学習。講義終了後、演習11を実施。
授業内容カイ2乗分布を用いた母分散の検定、適合度検定、独立性検定
14タイトルF検定・分散分析
事前学習
事後学習
講義資料をダウンロードして予習。例題8をダウンロードして事前学習。講義終了後、演習12を実施。
授業内容2群間に分散(標準偏差)に違いがあるかを判定する、等分散の確認、
15タイトル実験計画法
事前学習
事後学習
講義資料をダウンロードして予習。
授業内容実験を計画するためのルール、フィッシャーの3原則、乱塊法
<備考>
(未登録)