担当
データサイエンス学部 教授 佐藤彰洋
データサイエンス学部 教授 冨田誠
授業の概要
•統計解析環境Rを利用して、データの要約方法や図の作成方法、統計的仮説検定および回帰分析の実行方法について、実際のデータとコンピュータを利用して学習する
•具体的には、Rを効果的に活用するための基礎として、Rの入手とインストール、さまざまな形式のデータ読み込み、データタイプとデータフレーム、基本演算とデータ要約の方法、基本的作図方法とカスタマイズ、組み込み関数の探し方と利用方法などについて実習する
•統計的仮説検定を行う関数の使い方や回帰分析を実行するコマンド、分析結果を要約する方法と、得られた結果の読み取り方について学習し、実際にデータ解析を行うための基礎的技術を習得する
授業計画
第１回：データ解析とR環境の構築（概要・入手とインストール）（佐藤）
第２回：Rの基本操作 (佐藤)
第３回：Rでのデータの扱い方（データの種類, データの要約） (佐藤)
第５回：推測統計１（統計的仮説検定の意義, 母集団と標本の考え方） (佐藤)
第６回：推測統計２（平均の検定, 有意水準, P値, 効果量, 二項検定, ２標本の平均の検定） (佐藤)
第７回：推測統計３（検出力とサンプルサイズの設計, 多重比較の問題） (佐藤)
第９回：推測統計５（推定のための数学, 最小２乗推定, 最尤推定, 区間推定） (冨田)
第１０回：推測統計まとめ (冨田)
第１１回：回帰モデリング１（単回帰分析、重回帰分析） (冨田)
第１２回：回帰モデリング２（交互作用） (冨田)
第１３回：回帰モデリング３（変数選択、情報量基準、CV） (冨田)
第１４回：回帰モデリングまとめ (冨田)
第１５回：総まとめ・R以外のデータ解析ソフトウエア (冨田)
定期試験