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| 徳島文理大学短期大学部 |
| 科目番号 | 12837 | 担当教員名 | 長濱 太造 | 単位 | 2単位 |
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| 科目群 | 専門 | 必修・選択 | 選択 | 開講期 | 後期 | 対象年次 | １年 |
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| 授業概要 |
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| 【授業概要】 本学の「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（応用基礎レベル）」を構成する授業科目であり、数理統計学の諸々の手法を解説し、標本(資料・情報・デ-タ)等をどのように分析し、どうやって結論を導き出すか、又、そこからどのような判断・決定を下せばよいか等についてその理論的な根拠を示しながら易しく解説する。 |
| 到達目標 |
| 【到達目標】 知識・理解 数理統計学の基本的な手法について理解している 関心・意欲 様々な統計分析手法を適切に使い分けることが出来る 思考・判断 テーマに応じた適切な課題解決策を立案できる 態度 自己の関心や社会的ニーズから適切なテーマを設定することが出来る 技能・表現 数理統計学を課題解決のために活用できる 実データをもとに、データサイエンスの適切な活用法を身につける ディプロマ・ポリシーにおける【知識・理解】【思考・判断】に関連する |
| 授業計画 | 授業形態 | 授業時間外学習 | |
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| 【1】 | データ駆動型社会、Society 5.0 データサイエンス活用事例 データを活⽤した新しいビジネスモデル | 講義と演習 | 講義と演習の復習 60〜120分を目安とする |
| 【2】 | データ分析の進め方、仮説検証サイクル 分析⽬的の設定 様々なデータ分析⼿法（回帰、分類、クラスタリングなど） 様々なデータ可視化⼿法（⽐較、構成、分布、変化など） データの収集、加⼯、分割/統合 | 講義と演習 | 講義と演習の復習 60〜120分を目安とする |
| 【3】 | データ全体の雰囲気をつかむ（数量データ） | 講義と演習 | 講義と演習の復習 60〜120分を目安とする |
| 【4】 | データ全体の雰囲気をつかむ（カテゴリーデータ） | 講義と演習 | 講義と演習の復習 60〜120分を目安とする |
| 【5】 | 度数分布表とヒストグラム | 講義と演習 | 講義と演習の復習 60〜120分を目安とする |
| 【6】 | データの代表値 | 講義と演習 | 講義と演習の復習 60〜120分を目安とする |
| 【7】 | 推測統計学と記述統計学 | 講義と演習 | 講義と演習の復習 60〜120分を目安とする |
| 【8】 | 基準値と標準化、偏差値 | 講義と演習 | 講義と演習の復習 60〜120分を目安とする |
| 【9】 | 確率密度関数 | 講義と演習 | 講義と演習の復習 60〜120分を目安とする |
| 【10】 | 正規分布と標準正規分布 | 講義と演習 | 講義と演習の復習 60〜120分を目安とする |
| 【11】 | ２変数の関連 相関係数 | 講義と演習 | 講義と演習の復習 60〜120分を目安とする |
| 【12】 | ２変数の関連 検定の考え方 データ分析の進め方、仮説検証サイクル 分析⽬的の設定 | 講義と演習 | 講義と演習の復習 60〜120分を目安とする |
| 【13】 | ２変数の関連 クラメールの関連係数 | 講義と演習 | 講義と演習の復習 60〜120分を目安とする |
| 【14】 | 独立性の検定 | 講義と演習 | 講義と演習の復習 60〜120分を目安とする |
| 【15】 | 独立性の検定 実データを使った演習 様々なデータ可視化⼿法 データの収集、加⼯、分割/統合 | 講義と演習 | 講義と演習の復習 60〜120分を目安とする |
| 評価方法 |
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| 平常点（30％）、課題の評価（30％）および期末試験（40％）を合計する。 小テストの解答解説をGoogleClassroomに掲示する。 |
| 教科書 |
| マンガでわかる統計学，オーム社 |
| 参考図書 |
| 資料を随時配布する。 |
| 備考 |
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| 【オフィスアワー】月曜日14：40-16：10 25号館メディアセンター11F 【科目ナンバー】9PMR911L 【実務経験】なし |