データ解析

年度	2003
科目名	データ解析
教員名	小幡　孝一郎
授業概要	この講義では、大量のデータから意味のある情報を引き出すために必要な統計的な考え方と、それに基づく統計的手法の基礎を紹介する.前半は記述統計といわれる分野である。ある事物について観測された一群のデータを様々な視点から整理・分析し、これを表やグラフで表現することによってその事物の特徴を把握しようとする.後半では推測統計と呼ばれる分野の基礎を紹介する。すなわちまず対象となる事物を観測する前に、そのデータに関する統計的なモデルを想定する。このモデルとは通常ある特定の確率分布関数であって、その形はわかっているが、幾つかの未知のパラメータ(母数と呼ばれる)を含むものである。その後実際に観測されたデータに基づいて、そのパラメータの値を推定したり(統計的推定)、あるいはパラメータに関して予め設定した仮説を検証したりする(統計的仮説検定).パソコン用の表計算ソフト(MS-EXCEL)を使用する.
授業計画	EXCEL使い方＜その1＞ 表計算の基礎 グラフの作成 データの並べ替えと抽出 記述統計 度数分布表とヒストグラム 分布の代表値とばらつきの尺度 二次元データでの散布図と相関係数 推測統計の基礎 マクロとユーザー定義関数 EXCEL使い方＜その2＞ 確率分布と乱数 正規母集団に関する推定と検定 二次元データでの2変数間の関係の検定 回帰分析
評価方法	授業中に課題提出を何回か行う．これを学期末の試験の成績に加味して評価とする．
教科書
参考書
メッセージ	前半の記述統計の方法を習得するのに、MS-EXCELの使用経験はあった方が望ましいが、たとえなくても演習課題に本気で取り組めば、間違いなく一定のレベルに到達することことができる。しかし後半の推測統計は話が理論的になるので、ある程度数学的な素養がないと理解は難しいのではないかと思われる。