科目概要

対象年度	2005
教育課程名	夜間コース 主専門教育課程 学科別科目
授業科目名	データの統計解析
Subject Name	Statistical Data Analysis
単位数	2
必修・選択の別	選択
対象学科・学年	情報工学科 4年
開講時期	前期
授業方法	講義と演習
担当教員	金木則明（KANEKI Noriaki)（情報工学科・ヒューマン情報学講座）
教員室番号	情報棟V513
連絡先（Tel）	0143 46 5426
連絡先（E-Mail）	kaneki@csse.muroran-it.ac.jp

シラバス

授業のねらい	多種多様なデータを目的に応じて統計的に整理し、そこから何が予測できるかを探る手法について学ぶ。
授業の目標	１．ベイズの定理、二項分布、ポアソン分布、正規分布、ｔ分布、χ２乗分布、F分布などの確率分布に基づく統計量の区間推定、仮説検定に関する記述が理解できるようになる。 ２．データの解析で複数の変数がどのように関係しあっているか理解して、相関分析法や回帰分析法を修得する。 ３．標本の分散を分析することによって、二つ以上の母集団の平均の同等性を検定する方法を理解して、分散分析法を修得する。
授業計画	１週　統計解析の基礎 ２週　データの縮約 ３週　確率 ４週　確率変数と確率分布（１） ５週　確率変数と確率分布（２） ６週　統計量の分布（１） ７週　統計量の分布（２） ８週　分布に基づく区間推定（１） ９週　分布に基づく区間推定（２） 10週　統計的検定（１） 11週　統計的検定（２） 12週　相関および回帰分析（１） 13週　相関および回帰分析（２） 14週　多変量解析 15週　まとめ
教科書及び教材	「工業統計学」村上征勝、朝倉書店
参考書	「統計解析のはなし」大村　平、日科技連 「統計学の基礎」小和田正、日比野康文、磯村孝志、中川覃夫、実教出版
成績評価方法	レポート（70%）と演習問題（30%）
履修条件等	基礎的な数学の内容を理解していることが望ましい。
教員からのメッセージ	データの統計解析を理解すためには、課題問題を実際に解くことが重要なため、講義時演習問題を解いてもらいます。また、レポートも提出してもらいます。毎講義は出席するように。
その他