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授業科目名
担当教員
基礎統計学
秦 康範
時間割番号
単位数
コース
履修年次
期別
曜日
時限
TCE103 2 2019年度以前の入学生 1 前期 IV
[概要]
データサイエンス入門は、データサイエンスの基本的な考え方、統計論の基礎、データの可視化、データ分析で注意すべき点について学習し、エクセルを用いた演習を行うことにより、データサイエンスの基礎を学ぶ。本講義を通じて、様々な統計学的手法を用いてデータを取り扱い、分析し、可視化できるようになることを目標とする。
[具体的な達成目標]
1.標本分布の特性値である中央値、最頻値、平均、分散、標準偏差、変動係数を理解し、求めることができる。
2.仮説検定と正規分布について理解し、その応用ができる。
3.データ分析で注意すべき点について理解している。
4.エクセルを用いて様々なグラフを用いたデータの可視化を行い、基本的な統計分析を行うことができる。
[必要知識・準備]
データサイエンス入門の受講に際しては、高校レベルの確率統計に関する基礎知識を習得できていることが望ましい。
e-learningシステムの「Moodle」を使用して事前に資料等を配布します。
[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 25  %授業理解 
2試験:中間期 25  %授業理解 
3小テスト/レポート 50  %授業理解、課題解決力 
[教科書]
(未登録)
[参考書]
  1. 滋賀大学データサイエンス学部 編, 大学生のためのデータサイエンス入門 (I) オフィシャルスタディノート, 日本統計協会
[講義項目]
1.イントロダクション
2.統計論の基礎:標準分布の特性値
3.統計論の基礎:仮説検定
4.統計論の基礎:正規分布とその応用
5.第1〜4回に関する演習
6.データの可視化(1) 棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフなど
7.データの可視化(2) 散布図、箱ひげ図、その他
8.データ分析で注意すべき点(1) 相関と因果など
9.データ分析で注意すべき点(2) 標本調査など
10.エクセル演習(1) ヒストグラム、箱ひげ図
11.エクセル演習(2) 箱ひげ図
12.エクセル演習(3) 散布図と回帰分析
13.エクセル演習(4) オープンデータによる課題演習
14.エクセル演習(5) オープンデータによる課題演習
15.評価:総括とまとめ,筆記テスト
[教育方法]
教科書に従いながら講義を行う。教科書の例題を説明した後で、演習問題を自分の力で解くという形式をとる。
[JABEEプログラムの学習・教育目標との対応]
《土木環境工学科》
(B) 技術者としての知的基盤の形成
 科学技術における基礎としての数学、自然科学、情報処理能力を身につけ、知的基盤を形成して、これを応用することができる。
[その他]
本授業科目は、以下のような位置づけである。
「基礎統計学」→ 計画学基礎及び演習 → 各専門科目