数理統計学 【３学科】
| 大学名 | 法政大学 |
| 授業名 | 数理統計学 【３学科】 |
| 担当教官 | 兵頭 昌 |
※詳細な情報はこちらでご確認ください
指定教科書
前園宣彦「概説 確率統計【第2版】」（サイエンス）
 | 微分積分概論 (数学基礎コース (H2))
高橋 泰嗣・加藤 幹雄 サイエンス社 |
授業計画
| 回 | テーマ | 内容 |
|---|---|---|
| １ | ガイダンス（統計学って必要なのか？） | 「バネの伸び」と「重りの重さ」の関係を統計学を使いモデリングする例を用い、「統計解析」とそうでない解析の違いを説明する。 |
| ２ | 確率の基本性（１） | 集合と事象、確率と確率空間、確率の基本性質、加法定理について理解する。（少々抽象的な内容であるので、出来得る限り例を挙げて説明致します。） |
| ３ | 確率の基本性（２） | 事象の独立性及び従属性、ベイズの定理について理解する。（少々抽象的な内容であるので、出来得る限り例を挙げて説明致します。） |
| ４ | 確率変数と確率分布 | 確率変数及び確率分布について理解する。（少々抽象的な内容であるので、出来得る限り例を挙げて説明致します。） |
| ５ | 確率分布の特性値、分布関数の変換、確率不等式 | 確率モデルを規定する、平均・分散等のパラメイタについて理解する。 |
| ６ | 離散確率モデル１ | 離散一様分布、超幾何分布、弐項分布について理解する。 |
| ７ | 離散確率モデル２ | ポアソン分布、幾何分布、負の弐項分布について理解する。 |
| ８ | 連続確率モデル１ | 連続一様分布、正規分布について理解する。 |
| ９ | 連続確率モデル２ | 指数分布について理解する。 |
| 10 | 連続確率モデル３ | 正規分布より誘導される分布（カイ2乗分布、ティー分布、エフ分布）について理解する。 |
| 11 | 点推定 | 推定量の種類及びその性質、最尤法に関して学び、データを解析する際に、（目的に応じた）適切な推定量を構成するための知識を身につける。 |
| 12 | 区間推定 | 点推定との違いを学び、信頼区間の構成方法を理解する。 |
| 13 | 母数の検定 | 統計的仮説検定の考え方を理解する。また、いくつかの有名な母数の検定方法について学ぶ。 |
| 14 | 回帰モデル | 回帰モデルの意味を、実際のデータ例を通して理解する。 |
| 15 | 主成分分析 | 主成分分析の意味を、実際のデータ例を通して理解する。 |