データ解析基礎 (120010) Basic Data Analysis (120010)
 
◇ 担当教員 Instructor : 金谷 重彦(Shigehiko Kanaya / かなや しげひこ)
◇ 単位数 Credits : 1単位 ◇ 選択・必修 Required/Elective : 選択 ◇ 講義室 Room : L1
◇ 講義スタイル Style : 講義/公開
◇ 開講時期 Quarter : Ⅰ期 金曜1限

◇ 授業目的 Course goals : 「統計学は、観測に基づくデータを対象とする数学であり、(i)集団の研究、(ii)変動の研究、(iii)データの簡約方法に関する研究である」と統計学者フィッシャーは言った。実験科学者は何かとp-value(ぴーち)というもので試験区間の違いを説明する。このp-value(ぴーち)の意味はなにかを理解しよう。情報科学はいま、壮大なビッグデータを扱う学問に発展しつつある。そこでのデータ解析においては統計科学が武器となることは間違いない。「天気になる確率は?」、「健康診断で正常値とのずれからやばい確率は?」など統計処理により判断されることが多い。そこで、本講義では、その基礎となる概念を理解し、修士論文、博士論文、さらには学術論文を書くときにデータをどのように統計処理すべきかという観点で、講義を行う。
Statistical ideas are having a profound impact in data science as well as traditional science and technology.Basic In Data Analysis, we learn fundamental statistics,starting from probability,statistically defined distributions such as binomial, Poisson, geometric distributions and continuous distributions related with normal distributions. Furthermore we also learn statistical inference based on statistical test. Please make use of those ideas for submitting a paper for submitting scientific journal as well as writhing a thesis.

◇ 授業内容 Course description : 1.統計学とは
1. What is statistics
2.統計の準備:確率
2. Basis for statistics: probability
3.離散分布とその平均、分散
3. Discrete distribution: its mean and variance
4.連続分布とその平均、分散
4. Continuous distribution: its mean and variance
5.検定と推定:区間推定
5. Statistical test and inference: interval estimation
6.統計検定:危険率、検出力、FDR
6. Significance level, power and FDR of statistical tests
7.サンプルサイズの求め方
7. How to decide sample size
8.その他の話題
8. Other topics

◇ 教科書 Textbook : 特に指定しない
Unspecific
◇ 参考書 Reference materials : 講義のときに紹介する
Will be introduced in the lectures
◇ 履修条件 Prerequisites : 特に制限はない。
No prerequisites
◇ 成績評価 Grading : 出席30%
Attendance 30%
レポート30%
Report 30%
(小)試験40%
Test 40%
◇ オフィスアワー Office Hours : 月、水、木 Monday, Wednesday and Thusday
◇ 配布資料 Handouts :
種類 公開日 教材名 備 考

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2017-04-07 テキスト

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2017-04-07 1回目資料
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