DS演習I

"推測統計学の手法を理解し、Pythonの解析プログラムを作成できるようになることを目指す。
この演習では、Pythonプログラムによってデータの読み書き・操作を行い、様々なデータなどを用いて、基本の統計量の計算、各種の仮説検定、分散分析の操作過程を練習する。"

"1.統計学基礎知識を理解できるようになる
2.pythonプログラムによって基本統計量の計算をできるようになる
3.pythonプログラムによって仮説検定をできるようになる
4.pythonプログラムによって分散分析をできるようになる"

"第1回 環境構築，pythonプログラミング
第2回 確率の復習、条件付き確率とベイズの定理
第3回 確率変数の期待値と分散、モーメント、標準化、チェビシェフ不等式
第4回 確率分布(離散型)
第5回 確率分布(連続型)
第6回 統計的推定、最尤推定
第7回 Pythonによる母平均の区間推定
第8回 仮説検定の考え方
第9回 前半の内容の復習
第10回 平均の検定
第11回 平均の差の検定
第12回 そのほかの検定統計量の分布（F分布、カイ二乗分布）、様々な仮説検定（二項検定、適合度検定、独立性の検定）
第13回 一元配置分散分析
第14回 多重比較、二元配置分散分析
第15回 まとめ"

シミュレーションデータ、ビジネスデータ、自然科学のデータを用いて、統計学理論の応用、仮説検定、分散分析の操作に取り組む。

資料、サンプルコードを用いて事前学習を行って頂きたい。また授業後は、課された課題および資料、サンプルコードを用いた復習を行って頂きたい。取り組み時間は予習、復習各1時間程度を目安とする。

課題などの提出状況とその内容、講義への積極的な参加（含、出席日数）をもとに評価を行う。

「DS基礎」を履修していることが望ましい。

特に指定しない

講義の中で適宜紹介する

"「DS基礎」
「情報連携のための確率・統計学I/II」"