データ解析 2020 講義 進行

2020 iwate-u データ解析学

Table of Contents

  1. データ解析 2020 講義の予定と進行
    1. 関連ページ 2020-トップ 講義の進行 ドライブ 講義ノート
    2. 1st-1009
      1. ガイダンス 0.5回, 0.5/14
      2. 前期のまとめ 0.5回, 0.5~1/14
    3. 2nd-1023
      1. 前期のまとめ 0.5回, 1~1.5/14
      2. 標本と分布
    4. 3rd-1030
      1. 5章 大数の法則と中心極限定理 2回, 2~3/14
    5. 4th-11/06
      1. 5章 大数の法則と中心極限定理 2回, 2~3/14
    6. 5th-11/13
      1. 3章 いろいろな確率分布 1回, 4/14
    7. 6th-11/18
      1. 7章 標本と統計的推測 2回， 5~6/14
    8. 7th-11/27
      1. 7章 標本と統計的推測 2回， 5~6/14
      2. 8章 点推定 2回, 7~8/14
    9. 8th-12/04
      1. 8章 点推定 2回, 7~8/14
    10. 9th-12/11
      1. 8章 点推定 2回, 7~8/14
    11. 10th-12/18
      1. 7章と8章に関するレポート
      2. 8章 点推定 2回, 7~8/14
      3. 10章 区間推定 3回分, 9~11/14
    12. 11th-12/23
      1. 10章 区間推定 3回分, 9~11/14
    13. 12th-1/8,1/22,2/2
      1. 10章と11章に関するレポート
      2. 11章 検定 2回分, 13~14/14
    14. 15th-2/5
      1. テスト (7， 8，10，11) 15/14回
    15. 以下は自主的に学んでください。
      1. 12章 いろいろな検定
      2. 13章 線形回帰モデル

データ解析 2020 講義の予定と進行

関連ページ 2020-トップ 講義の進行 ドライブ 講義ノート

1st-1009

ガイダンス 0.5回, 0.5/14

標本の確率分布

前期のまとめ 0.5回, 0.5~1/14

  • 確率空間
  • 一次元確率変数
    • 確率分布と分布関数
    • 確率分布の特徴量
      • 平均，分散，モーメント母関数
      • 標準化

2nd-1023

前期のまとめ 0.5回, 1~1.5/14

  • 多次元確率変数と分布
    • 多変数を扱かうということ
      • 多変数は，ベクトル化
      • 多変数関数のグラフ
      • 行列によるベクトルの変換
    • 多次元確率変数と分布
      • 同時分布関数，周辺分布関数
      • 平均，共分散，相関
      • 独立性と条件付確率
    • 多項分布，多次元正規分布
  • 確率変数の変数変換
    • 和の確率分布
    • 密度関数の変数変換公式

標本と分布

  • 和の分布
  • 標本平均の分布

3rd-1030

5章 大数の法則と中心極限定理 2回, 2~3/14

  1. 5.1　確率収束と分布収束

  2. 5.2　大数の法則

    • 確率変数の和の分布
    • 確率分布の再生性
    • チェビシェフの不等式

  3. 5.3　中心極限定理

4th-11/06

5章 大数の法則と中心極限定理 2回, 2~3/14

  1. 5.3　中心極限定理

5th-11/13

3章 いろいろな確率分布 1回, 4/14

  1. 3.2.5 カイ二乗分布とt分布

6th-11/18

7章 標本と統計的推測 2回， 5~6/14

  1. 7.1　標本とパラメータ

    • 母集団
      • 母集団分布
      • パラメータ
      • 密度関数
    • 標本値
    • 標本
    • 無作為標本

  2. 7.2　統計的推測

  3. 7.3　標本平均と標本分散

  4. 7.4　標本平均の標準化 (Zn)とスチューデント化(Tn)

7th-11/27

7章 標本と統計的推測 2回， 5~6/14

  1. 7.3　標本平均と標本分散

  2. 7.4　標本平均の標準化 (Zn)とスチューデント化(Tn)

8章 点推定 2回, 7~8/14

  1. 8.1 推定量

  2. 8.2 推定量の作り方

    • モーメント法

8th-12/04

8章 点推定 2回, 7~8/14

  1. 8.3 推定量の良さ

    • 平均二乗誤差
    • 推定量の分散と推定量のバイアス

  2. 8.4 最尤推定

9th-12/11

8章 点推定 2回, 7~8/14

  1. 8.5 例

    • 職場環境の満足度
    • どちらの面積推定が優れているか
    • 血液型の因子分析

10th-12/18

7章と8章に関するレポート

8章 点推定 2回, 7~8/14

  1. 8.5 例

    • 職場環境の満足度
    • どちらの面積推定が優れているか
    • 血液型の因子分析

10章 区間推定 3回分, 9~11/14

  1. 10.1 平均パラメータの区間推定 分散既知

  2. 10.2 平均パラメータの区間推定 分散未知

  3. 10.3 平均パラメータの区間推定 正規性が仮定されていないとき

  4. 10.4 信頼水準の意図

11th-12/23

10章 区間推定 3回分, 9~11/14

  1. 10.5 例 アンケート調査によって内閣支持率を考える

  2. 10.7 二つの母集団の平均の差の区間推定

  3. 10.8 分散パラメータの区間推定

12th-1/8,1/22,2/2

10章と11章に関するレポート

11章 検定 2回分, 13~14/14

  1. 11.1 検定の基本的な考え方

  2. 11.2 検定の具体的な作り方

  3. 11.3 p値

  4. 11.4 例

  5. 11.5 帰無仮説と対立仮説

  6. 11.6 検定の面白さと難しさ

  7. 11.7 片側検定

  8. 11.8 二標本問題

  9. 11.9 検定の良さ

15th-2/5

テスト (7， 8，10，11) 15/14回

以下は自主的に学んでください。

12章 いろいろな検定

  1. 12.1　適合度検定

  2. 12.2　独立性検定

  3. 12.3　分散分析

  4. 12.4　尤度比検定

13章 線形回帰モデル

  1. 13.1　線形回帰モデル

  2. 13.2　推定

  3. 13.3　推定量の性質

  4. 13.4　区間推定と検定

  5. 13.5　例

  6. 13.6　説明変数が複数の場合

  7. 13.7　射影

  8. 13.8　推定と区間推定と検定（再び）

  9. 13.9　モデル適合度とモデル選択

  10. 13.10　発展