タイトル「2021年度 教育学部シラバス」、フォルダ「2021年度 教育学部シラバス-情報教育(E類)
シラバスの詳細は以下となります。
ナンバリングは科目コードとは異なります。ご注意ください。
ナンバリングとは
科目コード   60773200 
科目名   データ分析  
担当教員   新藤 茂  
対象学年   3年   クラス   51  
講義室   遠隔   開講学期   春学期  
曜日・時限   金3   単位区分   選択  
授業形態   講義・演習   単位数  
受講対象  教育支援課程 教育支援専攻情報教育コース選択科目A 
備考   
ナンバリング   133E54 
ねらいと目標 データの見方や表し方を通じて統計的考え方を理解することも目標とする。そのために、記述統計学、統計的推測、統計的検定を基礎から学習する。また、コンピュータシミュレーションを用いて実習する。 
内容 講義、及びデータ解析言語「R」を用いての実習 
テキスト  
参考文献 R/S-PLUSによる統計解析入門 垂水共之・飯塚誠也著 共立出版 
成績評価方法 毎時間の提出物、及びレポート 
授業スケジュール(展開計画)
内容
1データとその記述1-データとは-、
尺度、量と質、演算と量、データ属性、時系列データ


2データとその記述2 -データの表現-、
代表値、ばらつき、箱ひげグラフ

3データとその記述3 -2変量の分析-、
関連、回帰直線

4確率分布1 -代表的な確率分布-、
2項分布、ポアソン分布、正規分布、中心極限定理のシミュレーション

5確率分布2 -様々な確率分布-、
Cauchy分布、超幾何分布など

6確率分布3 -正規分布から導かれる確率分布-、
t分布、χ2分布、F分布のシミュレーション

7推定1 -推定とは-、
母集団と標本、中心極限定理、不偏推定量、母平均の推定、母分散の推定、サンプリングの数を増してのシミュレーション。


8推定2 -区間推定-、
信頼区間、信頼係数、区間推定のシミュレーション

9検定1 -検定とは-、
有為、仮説検定、帰無仮説、棄却、第一種の誤り、第2種の誤り、平均値の検定、T検定

10検定2 -χ2乗検定-
適合度検定、χ2乗統計量、分割表


11最尤推定1 -最尤推定とは-
尤度、対数尤度、KL統計量


12最尤推定2 -モデルの推定-


尤度、対数尤度、AIC
13ベイズ推測1 -ベイズの公式-
遺伝の推測

14ベイズ推測2 -ベイズの公式の応用-


ベルヌーイ分布の推測
15ベイズ推測3 -ベイズの公式の応用2-
正規分布に関するベイズ推測
授業時間外における学習方法 レポート課題 
授業のキーワード  
受講補足(履修制限等)  
学生へのメッセージ  
実務経験のある教員による科目  
授業実施方法(対面形式/遠隔形式)  
その他  
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