国立大学法人 東京工業大学

講義の概要とねらい

本講義では，実際に観測された標本に基づいてデータの背後にある母集団の情報を引き出す「推測統計学」を中心に統計学の基礎を学ぶ．講義内容には，記述統計・確率・確率分布（二項分布，正規分布等）・推定・仮説検定・回帰分析などが含まれる．これらは数理統計学，機械学習，計量経済学などを学習する際の基本的な知識となる．
本講義のねらいは，確率分布に基づいたモデルを用いて推定・仮説検定といった統計的推測を行うことで，データを生み出した背後の構造を推論できるようになることにある．

到達目標

本講義の履修を通じて，履修者は以下の知識と能力を修得する．
１）記述統計，確率分布，推定，仮説検定，回帰分析といった統計学の基礎を理解する．
２）実際のデータに対して，基本的な推定・仮説検定ができるようになる．

キーワード

記述統計，推測統計，確率分布，標本抽出，推定，仮説検定，回帰分析

学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)

授業の進め方

教科書に基づいた資料を用いて，統計学の基礎と計算方法を講義する．講義内容の理解を深めるため，講義中に例題を解く時間を設ける．

授業計画・課題

教科書

久保川達也・国友直人（2016）． 『統計学』．東京大学出版会．

参考書、講義資料等

久保川達也（2017）．『現代数理統計学の基礎』．共立出版．
宮川雅巳（1998）．『統計技法』．共立出版．

成績評価の基準及び方法

講義中に学習した統計学の基礎と計算方法の理解度を評価する．成績評価は
レポート課題：30%，期末試験：70%
とする．

関連する科目

• LAH.T101 ： 統計学Ａ
• LAH.T301 ： 統計学Ｃ

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

特になし。