| 回 | 時間 | 授業内容 | 行動目標 | 担当教員 | 教授・
学習法 |
|---|
| 1 | 2 | 統計の基礎概念：統計の基礎概念である確率を理解し，母集団からの無作為抽出による標本とその分布を学ぶ。
【確率，母集団と標本，無作為抽出，度数分布】 | 1 | 中村 海山 | 講義・演習 |
| 2 | 2 | 標本の図による要約：標本の各種図表による資格化を理解する。
【棒図表，帯図表，線図表，円図表，地図図表，順位図表】 | 2 | 中村 海山 | 講義・演習 |
| 3 | 2 | 正規分布：確率分布の代表である正規分布を理解する。
【正規分布，標準正規分布，標本平均の分布】 | 1,3 | 中村 海山 | 講義・演習 |
| 4 | 2 | 散らばりの尺度：標本分散，標本分散の分布，変動係数
【標本分散，変動係数】 | 2 | 中村 海山 | 講義・演習 |
| 5 | 2 | 平均の区間推定：標本平均から母平均を推定する方法を理解する。
【区間推定，二標本の平均の区間推定】 | 3 | 中村，海山 | 講義・演習 |
| 6 | 2 | 仮説検定の概念：統計的な仮説の検証の方法を理解する。
【帰無仮説と対立仮説，有意水準，検出力，検定統計量，棄却域】 | 3 | 中村 海山 | 講義・演習 |
| 7 | 2 | 平均の仮説検定：標本の平均から母集団の平均についての仮説を立証する方法を理解する。
【一標本，対になった標本，二標本】 | 3 | 中村 海山 | 講義・演習 |
| 8 | 2 | 分布型に寄らない検定：母集団分布を仮定しないノンパラメトリック検定について理解する。
【ノンパラメトリック，中央値の差の検定，分布の差の検定】 | 3 | 中村，海山 | 講義・演習 |
| 9 | 2 | 二項分布に関連した検定：比率の推定と検定と符号検定について理解する。
【二項分布，カイ二乗検定】 | 3 | 中村 海山 | 講義・演習 |
| 10 | 2 | 分割表の検定：対になった質的なデータにおける分割表の検定を理解する。
【関連性の検定，独立性の検定】 | 2,3 | 中村 海山 | 講義・演習 |
| 11 | 2 | 相関係数：対になった量的なデータの関連性の扱いを理解する。
【積率相関係数，決定係数，順位相関係数】 | 2 | 中村 海山 | 講義・演習 |
| 12 | 2 | 回帰分析：対になった量的データの片方からもう一方を推定する方法を理解する。
【目的変数，説明変数，回帰係数】 | 3 | 中村 海山 | 講義・演習 |
| 13 | 2 | 多変量解析：多くの変数を同時に扱う統計解析手法を理解する。
【重回帰分析，判別分析，主成分分析】 | 3 | 中村 海山 | 演習 |
| 14 | 2 | 統計解析ソフトの使い方を学習する。
【インポート，エクスポート】 | 1～3 | 中村 海山 | 講義・演習 |
| 15 | 2 | 試験 | 1～3 | 中村 海山 | 演習 |