| 【サブタイトル】 |
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データサイエンス入門：統計的データ解析の基礎２ |
| 【講義の目的・内容】 |
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情報連携の各科目群の専門的学習を進めていくうえで重要な基礎知識となるデータサイエンス（確率・統計学）をはじめて学ぶ学生を対象として、その初歩的な考え方と方法を身につけることを目的とする。本講義では、統計的推測の理論と手法についての基本的な理解を目指し、とくに統計的仮説検定の考え方を学び、データにもとづいた統計学的な議論の枠組みを理解する。また、2つの変量の関係をみる相関分析についても基礎的な考え方を学習する。（なお本講義は「情報連携のための確率・統計学I」の内容の続きとして進める。） |
| 【学修到達目標】 |
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データサイエンスの基本的な考え方を練習問題を解きながら学び、情報連携の各科目群における研究および実践で必要となる統計的データ解析の基礎を身につけることを目標とする。まずはじめに情報連携におけるデータサイエンスの重要性と面白さについて理解し、統計的なデータ分析とはどのようなものかについて実例を見ながら概観する。続いて、統計的推測の代表的手法である仮説検定についてその基礎を理解する。具体的には、母平均に関する検定、母平均の差に関する検定、適合度に関する検定、独立性の検定を学び、代表的な統計的仮説検定の手法を身につける。最後に散布図と相関係数について学習し、2つの変数の関係を散布図で視覚化し相関係数の指標を用いて分析する方法を学ぶ。 |
| 【講義スケジュール】 |
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"第1回 情報連携とデータサイエンス：統計的データ解析の実例と考え方【オンデマンド】＊履修登録期間より視聴可能
第2回 統計的仮説検定の考え方
第3回 母平均の検定（1）母分散が既知の場合
第4回 母平均の検定（2）母分散が未知の場合（基本）
第5回 母平均の検定（3）母分散が未知の場合・続き（応用）
第6回 母平均の差の検定（1）母分散が既知の場合
第7回 母平均の差の検定（2）母分散が未知の場合（基本）
第8回 母平均の差の検定（3）母分散が未知の場合・続き（応用）
第9回 適合度の検定（1）（基本）
第10回 適合度の検定（2）（応用）
第11回 独立性の検定（1）（基本）
第12回 独立性の検定（2）（応用）
第13回 2変量の関係（1）散布図と相関係数、相関分析1（基本）
第14回 2変量の関係（2）散布図と相関係数、相関分析2（応用）
第15回 2変量の関係（3）相関係数の検定【オンデマンド】
＊試験期間中に期末テストを実施" |
| 【指導方法】 |
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毎回の授業は講義とレポート課題のセットで進める。講義内容の理解を確認し各自の考えを深めるためのレポート課題（練習問題）への回答作業も授業中に行い、毎週の授業時間内に提出する（オンデマンド回のレポート課題については指定された期日までに提出する）。レポート課題については講義内で解説を行う。質問などは授業後の教室や講義Slackで随時受け付ける。 |
| 【事前・事後学修】 |
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事前学修としてテキストに目を通してその週の講義テーマと内容を理解し、自分の学習目標と疑問点を整理して授業に臨むこと(60分程度)。また事後学修として講義資料をもとに各回の講義内容を復習し、テキスト・参考書を読みながら反復学習に取り組み理解を深めること(60分程度)。 |
| 【成績評価の方法・基準】 |
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最終成績は授業参加度（出席）および毎週のレポート課題の提出状況（20%）と期末テストの得点（80%）を総合的に考慮して、東洋大学の成績評価基準に準拠して評価する。 |
| 【受講要件】 |
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"2019年度以降の入学生は、数学IAと数学IIBCの両方の学力テストに合格していないと以下の科目を履修できません。
「情報連携のための数学A・B」（～2021年度入学生用）
「情報連携のための数学I・II」（2022年度〜入学生用）
「情報連携のための確率・統計学A・B」（～2021年度入学生用）
「情報連携のための確率・統計学I・II」（2022年度〜入学生用）
ただし、2026年度入学生については、4月の数学IAと数学IIBCの学力テストのどちらか（あるいは両方）で不合格の場合でも、2026年度春学期の「情報連携のための確率・統計学I」を履修することは可能とします。その場合でも、単位を取得するためには、不合格となった数学IAや数学IIBCについて春学期中に実施する再テストに合格することを前提とし、再テスト後にどちらかでも不合格だった場合には履修自体を取り消します。" |
| 【テキスト】 |
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『はじめての統計学』道家暎幸,伊藤真吾,宮﨑直,酒井祐貴子(著),コロナ社. |
| 【参考書】 |
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"たとえば、
『統計学入門』東京大学教養学部統計学教室(編),東京大学出版会.
『データの分析』日本統計学会(編),東京図書.
『統計学基礎』日本統計学会(編),東京図書.
など。" |
| 【関連分野・関連科目】 |
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本講義は情報連携学部2年次の必修科目として実施し、1年次の必修科目である「情報連携のための確率・統計学I」に続く応用的な講義として行う。 |
| 【備考】 |
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| 【添付ファイル1】 |
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| 【添付ファイル2】 |
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| 【添付ファイル3】 |
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| 【リンク】 |
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オンデマンド回の講義資料についてはMOOCsおよび講義SlackでURLを提示する。
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＜本学の授業について＞
本学では、13週の通常授業期間内で13回の通常授業及び、その他に２回分のオンデマンド授業等を開講する形態を採用しています。各回の教室内授業は90分で実施され、合計15回分の授業時間を担保する講義スケジュールを基本としています。
※一部科目では、授業期間、授業回数および授業形態等が異なる場合がありますので、授業の詳細はシラバス等で必ず確認してください。
［注］
教員の指導のもとで、事前・事後学習を含めて１単位45時間の学修時間を担保することが求められます。
なお、本学では、大学設置基準等の法令に基づき、年間35週以上の授業日程（学年暦）を定め、通常授業期間のほかに、T-Weeksにおける特別授業期間、夏季・春季セッション期間における集中授業等を実施する授業日程としております。
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