2021年度
大学からの指針により on demand 型とします。動画は MS Stream に置いてあります(StatsAnalysで検索)。Handout は manaba に upload します。
情報メディア創成学類開設 専門基礎・選択 ・２ 単位
標準履修年次： ２年
秋学期AB 火５６限
担当教員： 酒井 宏 （SAKAI, Ko）
概 要
統計学の理論的本質に基づいた実践的な解析方法について概説する。推定・誤差評価・検定・群間比較・相関・回帰などの原理と方法を講義する。現実のデータに則した統計解析の方法を演習する。
学習・教育目標
統計的解析の概念を理解し、データの正しい扱い方を学ぶ。
推定の基礎を理解し，その代表的な方法を学ぶ。
検定の原理を理解し、その代表的な方法を学ぶ。
計算統計の基礎を理解し、その代表的な方法を学ぶ。
相関・回帰の基礎を理解し，代表的な方法を学ぶ。
現実のデータに則した実践的な統計分析の方法を学ぶ。
授業計画
第 1 週 統計分析の概要，母集団と標本
第 2 週 推定：点推定，標準誤差，区間推定
第 3 週 検定：仮設検定，t 検定
第 4〜5 週 分散分析：多群の平均値の検定，多元配置ANOVA
第 6〜7 週 計算統計：randomization法，bootstrap法，Monte Carlo法
第 8 週 相関と回帰
第 9〜10 週 多変量解析：MLRA, 因子分析
（2〜10週に計算機室での演習を予定）
教科書
Rによるやさしい統計学，オーム社
参考書
Rとグラフで実感する生命科学のための統計入門 羊土社 2017
感覚・知覚実験法 朝倉書店 2008（指定図書）
工学のためのデータサイエンス入門 数理工学社 2004（指定図書）
すぐわかる統計解析 石村貞夫 東京図書 2004
バイオサイエンスの統計学 市原清志 南江堂 1999
統計モデル入門 丹後俊郎 朝倉書店 2004
心理統計学の基礎 南風原朝和 有斐閣 2002
自然科学の統計学 東大統計学教室 1992
生物統計学 化学同人 2011
生物科学のための現代統計学 A.
Grafen & R. Hails 共立出版 2007
計算統計 I 田栗正章他 岩波書店 2003
ウォームアップ心理統計 村井・柏木 東大出版 2008 (統計が苦手な人に)
統計解析用アプリケーション"R"を演習で利用する。ただしRについての事前知識は必要ない。
成績評価
manaba/syllubusを参照のこと。
授業外の学習内容・方法
授業でよく判らなかったところは、教科書で復習すること．
演習・宿題のレポート作成をとおして，よく復習すること．
レポートには，課題に対する回答だけでなく，さらに進んだ手法・解説などを記するように努力すること．
ただし，豊富であっても他人と同様の内容は評価しない。短くとも独自に調べた本質的な内容を高く評価する。
予備知識・前提条件
「確率と統計」または同等の授業を履修していることを前提とする。
教員連絡先
sakai at cs.tsukuba.ac.jp； ３Ｃ３１７、 ｘ５３４８
Key Words
統計、標本，推定、検定、分散分析、ブートストラップ、モンテカルロ，相関，線形回帰，多重回帰，因子分析