統計解析特論A

科目名
Course Title
授業コード 単位数 配当年次 開講期間
Term
科目分類 ナンバリング
コード
曜日
コマ
教室 担当教員氏名
Instructor
統計解析特論A
Advanced Statistical Analysis A
P322010001 2 1 前期授業 専門科目 SMMAT5210-J1 木4 A14-305 綿森 葉子
田中 秀和

オフィスアワー

木曜昼休み(12:10-12:40), A14-331

授業目標

統計的推測理論、特に分散分析法、統計的距離、回帰理論、ノンパラメトリック法の基礎概念を理解し、実際のデータに適用できることを目標とする。
1.推定および検定の基礎概念を理解する。
2.分散分析法の基礎概念を理解する。
3.統計的距離の基礎概念を理解する。
4.線形回帰の基礎概念を理解する。
5.ノンパラメトリック法の基礎概念を理解する。
6.実際のデータに適切な検定法を適用することができる。

教科書

プリントを配布する。

授業時間外の学習(準備学習等について)

予習、復習をすること。

授業の概要

一般によく用いられている統計手法である分散分析法などをとりあげ、理論的な背景や実際のデータへの適用について学ぶ。

授業計画

第1回 グラフ表現 準備学習等
第2回 代表値 準備学習等
第3回 統計的推定の一般論 準備学習等
第4回 統計的検定の一般論 準備学習等
第5回 1元配置分散分析 準備学習等
第6回 2元配置分散分析(交互作用なし) 準備学習等
第7回 2元配置分散分析(交互作用あり) 準備学習等
第8回 まとめと演習 準備学習等
第9回 判別分析 準備学習等
第10回 統計的距離 準備学習等
第11回 線形単回帰 準備学習等
第12回 重回帰分析 準備学習等
第13回 分布型を仮定しない検定(1標本) 準備学習等
第14回 分布型を仮定しない検定(2標本) 準備学習等
第15回 まとめと演習 準備学習等

成績評価

授業目標の達成度で評価する。
成績評価にはレポートと各回提出の演習問題を用い、レポート5割、演習問題5割とする。
C以上の評価となる目安:授業目標の6項目のうち4項目以上を達成すること