Course Overview

「数理統計学I」の知識を前提にして,検定論を解説する.さらに,社会調査の統計学について統計リテラシーを解説し,データ解析の方法論について統計的モデリングを解説する.

Learning Achievement

グラフやデータの読み方、統計的な見方と考え方、そして、データ解析の基本的な道筋を理論的に理解できるようになること。

Competence

数学類の専門コンピテンス：数学の専門知識（情報数学の理解）
汎用コンピテンス：批判的・創造的思考力、データ・情報リテラシー、広い視野と国際性

Course prerequisites

微分積分・線形代数と「数理統計学I」について、十分な知識を有すること。

Grading Philosophy

講義テーマに沿ったレポート課題を、書式に従って作成し、期限までに提出する。課題内容や提出期限は、授業中に（もしくはmanabaから）指示する。課題に対して、問題の正確な把握と適切なアプローチができているかを評価し、成績とする。
成績評価の割合：レポート (100%)

Course schedule

「数理統計学I」の知識を前提にして、検定論を解説する。さらに、統計リテラシーの問題を扱い、データ解析の方法論について統計的モデリングを解説する。以下の項目の順序は、必要に応じて入れ替えることがある。なお、manaba にて資料の配布やレポート等の通知をしますので、必ず確認してください。

Course type

Lectures

Online Course Requirement

Instructor

Aoshima Makoto

Other information

受け身になることなく、問題意識をもって積極的に取り組めば、最強の学問として必ずや将来の武器になります。

Site for Inquiry

Link to the syllabus provided by the university