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受講料(税込) |
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ポイント還元 |
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VOD配信 |
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備 考 |
資料付き
2020年6月30日に収録したものです。
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現在様々な分野で最も必要とされている能力の一つが、データ分析ができるデータサイエンティストとしての能力である。これは、技術開発、デザイン、マーケティング、人工知能(いわゆるAI)、オフィスでの生産性向上といった、様々な分野で必須の能力となっている。その基盤となるのが、統計解析の知識であり技術である。
統計解析は現在誰でも使おうと思えば使える解析技術であり、何も大規模な大型コンピュータを使わなくても数万円のコンピュータで十分であり、また高額の統計ソフトウェアを買わなくても無料のRやPythonなどを使えば高度なデータ分析が可能となっている。
一方、統計学は大学教育の中でもごく一部であり、知識ゼロの状態から統計学を理解できるように、噛み砕いて教えてくれる人が周りになかなかいない。データのまとめ方、どの統計手法を使うべきか、報告書や論文をどう作成するか、これらの場面で多くの人が頭を抱えているという現状がある。
本講座では、統計学の基本となる2つの柱、すなわち記述統計と推測統計について先ず学習する。記述統計とは、データを相手にわかりやすく伝えるための統計学で、平均や標準偏差などの要約統計量、散布図やヒストグラムなどデータを視覚化する技術について学習する。もう一つの推測統計とは、測ることのできない大規模な集団(いわゆる母集団)の情報を、そこから抽出した小規模な集団(いわゆる標本)から推測する手法である。正規分布、検定、信頼区間などが学習の対象となる。次いで、日常的によく使われる重要な統計手法として、実験計画法、回帰分析、分散分析、ロジスティック回帰分析について紹介する。
統計学の学習は独学ではなかなか難しい。地図なしで目的地へ向かうようなものである。本講座では統計学の肝といわれる重要な本質的部分を、わかりやすく解説するので、最短距離で目的の理解へ到達することができる。先ずは本講座を機会に、世の中で重要とされている統計学の本質を掴み、データ分析などの効率化へ繋げて頂くことを期待したい。
1.統計学の基礎
1-1.統計学はなぜ重要か
1-2.統計学をとりまく環境
1-3.ばらつきと偏り
2.記述統計
2-1.要約統計量
2-2.データの視覚化
3.推測統計
3-1.母集団と標本
3-2.正規分布
3-3.仮説検定
3-4.t-検定
3-5.標準偏差と標準誤差
3-6.95%信頼区間
4. 実験計画法
4-1.フィッシャーの3原則
4-2.サンプルサイズの設計
4-3.要因実験
5. 一般化線形モデル
5-1.回帰分析
5-2.分散分析
5-3.ロジスティック回帰分析
本セミナーはVOD(ストリーム)配信です。
2020年6月30日に収録したものです。