| 科目コード | HI501 | ||||
| 科目名 | 統計解析 (Statistics Analysis) | 単位数 | 2単位 | ||
| 対象学科 | 人間情報システム工学科 | 対象学年 | 5年 | 開講期間 | 通年 |
| 科目区分 | 専門基礎科目 | 必修・選択 | 必修 | 履修/学修 | |
| 授業形式 | 講義 | 規定授業時数 | 60 | 実時間数 | 50 |
| 教員名（所属） | 村上 純（人間情報システム工学科） | 教員室 | 3号棟2階 | ||
| 使用教科書 | 勝野 恵子、井川 俊彦「EXCELによるメディカル／コ・メディカル統計入門」共立出版 | ||||
| 参考書 | 大橋 常道、谷口 哲也、山下 登茂紀「初学者にやさしい統計学」コロナ社 山田 剛史、杉澤 武俊、村井 潤一郎「Rによるやさしい統計学」オーム社 | ||||
| 科目の位置付けと関連科目 | ３年生までに学んできた数学の知識をもとに、確率分布や統計分析を行う手法を学ぶ科目である。システム工学や情報理論などの分野とも関連する。授業ではエクセルやＲを用いるので、情報工学実験や情報リテラシーで学んだ知識も必要である。 | ||||
| 科目の概要 | インターネットの普及により大量のデータが容易に収集され、利用される時代になっている。また電子データとしてコンピュータやハードディスクに蓄えられたデータもどんどん増加する。このような状況下において、データを分析・解析して、要約したり、推測や予測を行ったリする統計手法が非常に重要になってきている。この科目では、データの処理から統計解析までについて扱う。 | ||||
| 授業方針 | 座学が中心であるが、適宜パソコンによる演習も行う。 | ||||
授業項目 | 時間 | 達成目標（習得すべき内容） |
| ガイダンス 資料の整理（ヒストグラムや基本統計量など） | ・度数分布とヒストグラムを作成することができる。 ・平均と標準偏差、その他の代表値を求めることができる。 | |
| 確率（確率の基礎） | ・標本空間と事象の確率の概念について理解することができる。 ・加法定理、乗法定理、ベイズの定理について理解し、確率を求めることができる。 ・ベルヌイ試行について理解し、確率を求めることができる。 | |
| 確率分布（確率変数と確率分布など） | ・確率変数と確率分布について理解し、確率を求めることができる。 ・確率分布の平均、分散を求めることができる。 ・チェビシェフの不等式、確率変数の変換について理解し、確率の計算に応用することができる。 | |
| 代表的な確率分布（２項分布、正規分布など） | ・２項分布、正規分布、ポアソン分布について理解し、確率を求めることができる。 ・大数の法則、中心極限定理について理解し、確率の計算に応用することができる。 | |
| 相関（共分散と相関係数など） | ・共分散と相関係数を計算することができる。 ・最小２乗法について理解し、回帰直線を求めることができる。 | |
| 標本抽出（標本分布など） | ・母集団、標本抽出について理解し、標本平均を求めることができる。 ・カイ２乗分布、ｔ分布、Ｆ分布について理解し、確率を求めることができる。 | |
| 推定（点推定、区間推定など） | ・点推定、区間推定について理解し、母平均、母比率、母分散の区間推定をすることができる。 | |
| 仮説検定（平均値の検定など） | ・仮説検定について理解し、平均値、比率、適合性、平均の差、分散の検定をすることができる。 |
| 評価方法及び総合評価 | 定期試験等筆記試験（７０％）、演習レポート評価（３０％）を総合し評価する。６割以上の得点で合格とする。演習レポートの提出期限は課題提示と同時に示し、期限に遅れて提出されたレポートの評価点は０点とする。自学学習用の課題演習レポートはレポート点として評価する。 |
| 学習方法 | 教科書や参考書をよく読み、説明をよく聞く。演習課題を実施し、理解する。パソコン演習で、理解と興味を深める。自学学習は講義の復習および演習レポート作成の時間に充てるものとする。 |
| 学生へのメッセージ | 色々な分野において利用できる手法なので、よく理解し、演習で身につけてください。 |
| 学修単位への対応 | 本科目は５０分の授業に対して，放課後・家庭で４０分程度の自学学習が課せられます。 |
| 本校教育目標との対応 | JABEE学習教育目標との対応 | ||||