理工学部Faculty of Science and Engineering
MAT200XG（数学 / Mathematics 200）統計技法Introduction to Statistics
塩谷 勇Isamu SHIOYA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学部Faculty of Science and Engineering |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | H9018 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 春学期授業/Spring |
| 曜日・時限Day/Period | 水2/Wed.2 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| カテゴリー＜理工学部＞Category |
創生科学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
We guess objects from the data, make inference on them, and give some guarantee to the inference results. Systematically learn such a framework. Learn the concept of statistics by making a correct understanding on the concept of statistical guesses and statistics.
(goal)
All the students understand the effective scope and limits of statistics, and learn testing method of statistics through lectures and exercises as a tool for correct reasoning. In particular, all the students are expected to be deep understanding by explaining problems that appear in various fields and situations and their solutions.
Every students are requested as the following:
・ For specific examples, points / intervals can be tested and estimated.
・ A chi-square test can be performed for a specific example.
・ For a concrete example, the F distribution can be tested.
・ Goodness-of-fit test can be performed for specific examples.
・ I understand the meaning of the test correctly.
(Learning activities outside of classroom)
Before/after each class meeting, students will be expected to spend four hours to understand the course content.
Students are encouraged to solve the exercises (or assignments) corresponding to the previous lesson.
(Grading Criteria)
Your overall grade in the class will be decided based on the following:
Short reports 25%, Mid-term examination 35%, Term-end examination 40%.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
対象についてのデータからその対象についての何らかの推測をし、推測結果に何らかの保証を与える。このような枠組みを体系的に学ぶ。統計的推測の考え方、統計量についての正しい理解をすることで、統計学の考え方を学ぶ。
到達目標Goal
統計学の有効な範囲と限界を理解し、正しい推論の一つの道具として検定を講義と演習で学ぶ。特に様々な分野や場面で登場する問題とその解法を解説することで理解を深める。
・具体的な例について、点・区間の検定や推定ができる。
・具体的な例について、カイ二乗検定ができる。
・具体的な例について、F分布の検定ができる。
・具体的な例について、適合度検定ができる。
・検定の意味を正しく理解している。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」と「DP4」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
講義形式で、基本的な統計の考え方を解説し，例題を中心に問題を考察し、演習課題を解くことで確率と統計の理解を深める。
講義と演習を組み合わせて行う．最初に、(1)前回の復習、(2)前回の課題の解説と解答状況、(3)新規の内容、(4)演習、(5)課題の提示を中心に進める。
対面と遠隔を利用したハイフレックスにて、講義を行う。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：オンライン/online
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1回[オンライン/online]：確率の母集団と標本の理解と演習
確率論と統計学、確率変数、確率分布
2回[オンライン/online]：統計的推測の定式化と方法の理解と演習
統計的推測の考え方を学ぶ。
3回[オンライン/online]：統計量の分布、正規母集団からの分布の理解と演習
統計量とは何か。この点につきる。
4回[オンライン/online]：標本平均とその分布の理解と演習
平均、分散を学ぶ。
5回[オンライン/online]：点推定の考え方と手法の理解と演習
推定の考え方を学ぶ。
6回[オンライン/online]：推定量の構成法、最尤法の理解と演習
最尤法とは何かを学ぶ。
7回[オンライン/online]：仮説検定の考え方、様々なケースについての理解と演習
仮説検定とは何かを学ぶ。
8回[オンライン/online]：検定の構成法の理解と演習
検定の構成法を理解する。
9回[オンライン/online]：区間推定の考え方と様々なケースについての理解と演習
区間推定の基本を学ぶ。
10回[オンライン/online]：区間推定の構成法の理解と演習
区間推定の構成法を理解する。
11回[オンライン/online]：信頼区間の構成法の理解と演習、適合度検定
信頼区間の構成法を学ぶ。適合度検定の演習
12回[オンライン/online]：分割表の検定の理解と演習。総合演習。
分割表の検定を理解する。総合的な演習。
13回[オンライン/online]：総合問題演習
これまで学んだことから、応用問題の例の提示や、総合課題を提示する。
14回[オンライン/online]：まとめ
授業全体の講評を行う。
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
【本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、4時間を標準とする】予習すること。毎回の学習を通じて、着実にレベルアップすることが必要。このために復習は欠かせない。
・演習課題を解くことで、復習ができる。
テキスト（教科書）Textbooks
内容はテキスト和達三樹「キーポイント確率統計」岩波書店に沿って進める。
参考書References
小針晛宏、確率・統計入門、岩波書店
鷲尾泰俊 『推定と検定 （数学ワンポイント双書）』 共立 1981年
成績評価の方法と基準Grading criteria
小テストと課題、中間試験、期末試験の総合で評価する。基本的には全出席が必要です。
小テストと課題(25%), 中間試験(35%), 定期試験(40%)
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
資料はPPTなので、見ただけでは理解できない。話を聞いて、テキストを読むことが大切との声が。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
電卓、PC（講義中に指示する。）
その他の重要事項Others
基本的には全出席が必要です。欠席回数に応じて、大幅な減点がされます。Excelについては各自が学習すること。