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授業科目名
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担当教官
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基礎統計学II
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小澤 賢司
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時間割番号
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単位数
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コース
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履修年次
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期別
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曜日
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時限
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| 253402 | 2 | G | 2 | 前期 | 木 | II |
| ［概要と目標］ | ||||||
| 「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． 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． 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． 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． |
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| ［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 |
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| ［評価基準］ | ||||||
| 中間試験・最終試験を行う． ただし，自分で問題を解くことを通じて理解を深めることを目的として，演習の際にはレポートを課す．その結果を評価の補助として利用する． |
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| ［教科書］ | ||||||
| ［参考書］ | ||||||
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| ［講義項目］ | ||||||
| １．t分布，F分布の性質 ２．推定の基礎（母集団と標本抽出，標本分布） ３．点推定（不偏性，一致性，最尤性） ４．区間推定（信頼区間，母平均の推定，母分散の推定） ５．Mathematicaによる演習1（点推定・区間推定に関する演習） ６．検定（帰無仮説，両側・片側検定，二項検定，平均の検定） ７．中間試験 ８．検定（平均値の差の検定，分散に関する検定） ９．検定（ノンパラメトリック検定） １０．Mathematicaによる演習2（検定に関する演習） １１．分散分析（１次元実験配置，分散分析表） １２．分散分析（繰り返しのない場合の２次元実験配置） １３．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） １４．実験計画法（ラテン方格，実験の設計） １５．Mathematicaによる演習3（分散分析に関する演習） |
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