統計学I


秋山  裕      
田中 辰雄      
中妻 照雄      
宮内  環/赤林 由雄

(1)統計的記述(実際のデータの特徴をどのように捉えるか)、(2)統計的推測(標本から母集団の特徴をどのように推定するか)、(3)統計的検定(理論的主張をどのように検定するか)、を学ぶことにより統計的分析の基礎を身につける。

 講義のみならず演習も重視し、コンピュータを用いての統計処理の解説も行う。

  1. データの記述
      中心の尺度
      散らばりの尺度
      多数のデータの特性の記述
  2. 確率
      確率とは
      標本空間と事象
      確率の公理
      基本的確率法則
      計算規則
      確率の公理
  3. 確率変数と確率分布
      確率変数
      分布関数
      期待値
      散らばりの尺度
  4. 正規分布
      確率密度関数
      正規分布、標準正規表の利用
      中心極限定理
  5. パラメータの区間推定
      母平均に関する推定
      t分布
  6. 仮説の検定
      仮説の設定
      検定統計量とその分布の決定
      有意水準と棄却域の決定
      検定方式と2種類の過誤
      検定の実施と結論

教科書、参考書については第1回の講義において担当教員から指示がある。


統計学II

秋山  裕      
田中 辰雄      
中妻 照雄      
宮内  環/赤林 由雄


(1)回帰分析(複数の変数の間の因果関係についての分析)を学ぶことにより、経済理論の実証の基礎を身につける。
(2)応用分析(様々な経済・社会現象を統計的に分析)を学ぶことにより、統計学を現実社会で幅広く応用する力を身につける。
(3)統計学の数理的基礎を学ぶことにより、より高度な統計的分析に備える。
講義のみならず演習も重視し、コンピュータを用いての統計処理の解説も行う。

  1. 回帰分析
     散布図
     相関係数
     単純回帰モデル
     最小2乗法
     モデルの説明力
     信頼区間と仮説検定
     最小2乗推定の特性
     単純回帰モデルの例
     予測
  2. 記述統計の応用
     不平等の分析(ジニ係数)
     変動の分析(箱型図)
  3. 確率の定理の応用
     ベイズの定理
  4. 離散確率変数の応用
     ベルヌーイ試行
     2項分布
     2項分布のpに関する推定
     2項分布のpに関する検定
  5. 連続確率変数の応用
     カイ2乗分布
     正規分布の分散の区間推定
     正規分布の分散に関する検定
  6. 統計学の数理的基礎
     チェビシェフの不等式
     大数の法則
     最尤法
     推定値の特性
     F分布
     尤度比検定

教科書、参考書については第1回の講義において担当教員から指示がある。


(注)この原稿は共通原稿です。