2025年度

前期

応用統計学特論

講義

Applied Statistics

Z1500008 応用統計学特論 [対面]

三上 弾

2.0単位

木曜4限

新宿

A-0656教室

A 専攻する研究領域における高度な専門知識を身につけたもの 80%
B 科学技術を運用する能力を身につけたもの　20%
C 主体的に研究に取り組み、社会や職業についての知識や技術者や研究者として必要な倫理観を身につけたもの　0%
D 特定の専門領域における創成能力を身につけたもの　0%

授業の前半では、統計学が何をすることを目的にしていて、それがどうやって実現できるのかについて解説する。最初に記述統計、つまりデータの特徴を抽出して簡潔に表現するための方法として、度数分布表やヒストグラムなどによるグラフ化と、平均値や標準偏差などの数値による要約方法を確認する。その後、少数のデータから母集団の概要を予想する推測統計の手段として、仮説検定と区間推定の方法を体系化する。

授業の後半では、多変量解析と呼ばれるデータ解析の標準的な手法をいくつか紹介し、特に重要な分散分析の方法を詳しく解説する。最後に、情報科学で必須のベイズの定理に基礎を置く統計学と独立成分分析の原理について紹介する。

事前学習では，高等学校等で履修済みの内容を確認しておくこと。事後学修としては，授業中に解説した演習問題を解き直すなどすることが期待される。

特に活用しない

1. データの縮約と記述統計
2. 標準偏差とその応用
3. 正規分布と推測統計
4. 仮説検定と区間推定
5. 標本平均と大数の法則
6. 標本分散とカイ二乗分布
7. t分布による仮説検定と区間推定
8. p値と帰無仮説
9. 順位相関と相関係数
10. 回帰分析
11. 分散分析
12. 因子分析
13. ベイズの定理
14. 独立成分分析
15. 振り返り

毎回、授業内容の理解度を確認するための演習問題を配布する。なお演習問題は、授業に参加していれば問題なく解答できる基礎的な内容に限定される。
成績は演習問題の提出率と点数およびレポートで評価する。

演習問題に対するフィードバックは授業内で実施する。

授業内容の要点をまとめたプリントを配布する。

統計学入門（東京大学教養学部統計学教室編、東京大学出版会）
数理統計学（竹内啓著、東洋経済）
多変量解析の展開（甘利俊一・竹内啓・竹村彰通・伊庭幸人編、岩波書店）

上記の参考書を指定するが、特に購入する必要はない。

火曜日 3限（12:30-14:00）
なるべく事前にメール連絡をください。またメールでの質問も受け付けます。

mikami.dan [at] cc.kogakuin.ac.jp

情報学を専攻していても、煩雑な数学の記号や公式は苦手だという人もいると思います。しかし、統計学の本質は抽象的な数学記号にあるわけではありません。むしろ、具体的な演習問題にその標準的な手法・方法論を当てはめることによって、しっかり統計学の基本的な考え方は身につくと思います。統計学は簡単ではありませんが、決して難解ではありません。身近な応用例をイメージしながら、その考え方を効率的に体感していきましょう。

実務家担当科目

民間企業において研究および研究成果の実用化に従事

情報学専攻