What you'll learn:
- 統計学の基礎
- 検定試験に即した演習の解き方
- データサイエンスに必要なスキル
■このコースのゴール
統計検定3級(R)程度の統計知識を習得し、データサイエンスに必要なスキル体系から次のステップを検討できる。
■受講後にできるようになることの一例
・基礎的な統計学の全体像が俯瞰できる
・平均、分散、相関係数など主要な統計指標の意味がわかる
・推測統計学における確率の考え方がわかる
・標準正規分布を利用した、推定、検定の考え方を理解する
・問題演習を通して、公式を使った計算が身に付く
・データサイエンス周りのスキルを理解し、今後のアクションを検討できる
※いくつか無料のプレビュー動画を公開しておりますので、イメージ確認のためぜひご覧ください。
セクション1 コースのご案内
コース概要と目的
コースの全体像
ご挨拶
セクション2 -講義-データの見方を学ぼう
CHAPTER1：統計学とは？で学ぶこと
統計学とは
データの種類
可視化と散布図
CHAPTER1：小テスト
CHAPTER2：データを視覚的に表現するには？で学ぶこと
度数分布表
ヒストグラムと累積度数
CHAPTER2：小テスト
CHAPTER3：データを分析する指標とは？で学ぶこと
重要な統計指標
平均
分布の中心を表す指標（平均値・中央値・最頻値）
CHAPTER3：小テスト（分布の中心を表す指標）
分散・標準偏差
標準化変量
偏差値
変動係数
共分散
相関係数
CHAPTER3：小テスト（相関係数）
このセクションで学んだことチェック
コラム
セクション3 -講義-確率による表現を学ぼう
CHAPTER1：確率とは？で学ぶこと
不確実性と確率
母集団と標本
記述統計学と推測統計学
確率分布
CHAPTER2：正規分布とは？で学ぶこと
正規分布
期待値
標準正規分布
CHAPTER2：小テスト
このSECTIONで学んだことチェック
コラム
セクション4 -講義-推定と検定の考え方を学ぼう
CHAPTER1：推定とは？で学ぶこと
推定とは
標本分布
(参考)中心極限定理
(参考)標本分散・標本標準偏差
点推定
区間推定（母分散既知）
区間推定（母分散未知）
(参考)母分散の区間推定
小テスト①
小テスト②
小テスト③
CHAPTER2：検定とは？で学ぶこと
仮説検定とは
母平均の仮説検定①
母平均の仮説検定②
片側検定
両側検定
(参考)母分散が未知の場合の検定
このSECTIONで学んだことチェック
コラム
セクション5 -演習-演習により知識を定着させよう
演習の注意点
問題①（連続型データと離散型データ）
問題②（グラフの種類）
問題③（折れ線グラフ）
問題④（度数分布表）
問題⑤（ヒストグラム・箱ひげ図）
問題⑥：（基本的な統計指標）
問題⑦：（基本的な統計指標）
問題⑧：（基本的な統計指標）
問題⑨：（基本的な統計指標）
問題⑩：（基本的な統計指標）
問題⑪：（基本的な統計指標）
問題⑫：（標準化変量）
問題⑬：（標準化変量）
問題⑭（偏差値）
問題⑮（変動係数）
問題⑯（帯グラフ）
問題⑰（相関関係・因果関係）
問題⑱（相関関係・因果関係）
問題⑲（クロス集計表）
問題⑳（相関係数）
問題㉑（相関係数）
問題㉒（相関係数）
問題㉓（相関係数）
問題㉔（回帰）
問題㉕（回帰）
問題㉖（回帰）
問題㉗（確率）
問題㉘（確率）
問題㉙（確率）
問題㉚（確率）
問題㉛（独立試行の確率）
問題㉜：（独立試行の確率）
問題㉝（順列）
問題㉞（組み合わせ）
問題㉟（組み合わせ）
問題㊱（組み合わせ）
問題㊲（条件付き確率）
問題㊳（条件付き確率）
問題㊴（条件付き確率）
問題㊵（条件付き確率）
問題㊶（確率の解釈）
問題㊷（確率変数・確率分布）
問題㊸（確率変数・確率分布）
問題㊹（確率変数・確率分布）
問題㊺（正規分布）
問題㊻（正規分布）
問題㊼（正規分布）
問題㊽（二項分布）
問題㊾（調査）
問題50（調査）
問題51（調査）
問題52（研究）
問題53（標本平均）
問題54（信頼区間）
問題55（信頼区間）
問題56（仮説検定）
問題57（仮説検定）
問題58（仮説検定）
問題59（仮説検定）
問題60（仮説検定）
セクション6 今後の指針のご案内
ボーナスレクチャー
