理工学部Faculty of Science and Engineering
MAT200XG（数学 / Mathematics 200）確率統計・演習Ⅱ（データ分析の基礎）Introduction to Data Analysis
堤 瑛美子Emiko TSUTSUMI
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 | 2024 |
| 授業コードClass code | H9347 |
| 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 | 小東館-E202 |
| 配当年次Grade | 2年 |
| 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)
This course introduces the basic concepts that appear in statistical techniques such as sample data and probability, and the basic methods of statistical techniques such as estimation and testing. The goal of this course is to acquire the ability to apply these concepts and methods appropriately to solve problems in various fields of science and engineering, including natural science, behavioral science, and social science. Before/after each class meeting, students will be expected to spend four hours to understand the course content. Your overall grade in the class will be decided based on the following Examination: 70%、Assignments: 30%.
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
標本データや確率といった統計技法に現れる基礎概念と、推定や検定といった統計技法の基本的な手法について学ぶ。これらの概念や手法を自然科学や行動科学、社会科学をはじめとする、理工学の諸分野の問題解決に適切に応用できるようになる
到達目標Goal
基礎的な統計概念と手法を理解し， 統計データを用いて簡単な問題へ適応できる．
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. ）
スライドを中心とした講義と定期的な課題によって授業を進める。
課題の正答と間違いの例の解説を通して、内容への理解を深める。
必要に応じて、オンライン授業も併用する。なお、貸与PCの使用を前提とする。
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：対面/face to face
※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[対面/face to face]：統計的方法の性質
実例
2回[対面/face to face]：標本データの記述
データの分類、グラフによる表示、算術的記述
3回[対面/face to face]：確率（１）
加法定理、乗法定理
4回[対面/face to face]：確率（２）
ベイズの定理
5回[対面/face to face]：確率分布
確率変数、確率分布、期待値、連続型変数
6回[対面/face to face]：主要な確率分布
２項分布、正規分布
7回[対面/face to face]：標本抽出
無作為抽出、不偏推定値
8回[対面/face to face]：推定（１）
点推定と区間推定
9回[対面/face to face]：推定（２）
近似、スチューデントのｔ分布
10回[対面/face to face]：仮説の検定（１）
平均値の検定、割合の検定
11回[対面/face to face]：仮説の検定（２）
平均値の差の検定、割合の差の検定
12回[対面/face to face]：相関
線形相関、ｒの意味と信頼性
13回[対面/face to face]：回帰
最小２乗法、推定値の標準誤差
14回[対面/face to face]：総合演習
発展問題、統計ソフトによる演習
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。
課された宿題をやり、指定された日時までに提出する。
テキスト（教科書）Textbooks
教科書は使用しない。配布する講義ノートを使用する。
参考書References
指定しない。
成績評価の方法と基準Grading criteria
期末テスト（70%）と課題（30%）による。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
課題の解答を解説する。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
貸与パソコン