Lecture 1: イントロダクション
  • 授業の内容，予定，成績の付け方，そして授業サイトの使い方について説明します．
  • 統計学の役割について簡単に説明します．

Video (mp4, 13Mb) Handout (pdf, 400kb)

Lecture 2: 確率モデル(1)確率変数, 確率分布, 期待値,分散
  • 確率変数，確率分布，期待値，分散について簡単な例を通して学びます．
  • Handoutを読んで学習して下さい．Video教材にまとめていますので併せてご覧下さい．
  • Videoのファイルサイズが大きくなってしまいましたので，容量が気になる人はSlide(スクリプト付き）をダウンロードして下さい．

Video (mp4, 23MB) Slide (pdf, 500kb) Handout (pdf, 400kb)

Lecture 3: 統計基礎理論(1) 2項分布と統計推測
  • 離散型分布の一つである2項分布について解説します．
  • 2項分布におけるパラメータの推定について簡単な例を通して学びます．

Video (mp4, 33MB) Slide (pdf, 400kb) Handout (pdf, 300kb)

Lecture 4: 統計基礎理論(2) ポアソン分布と統計推測
  • 離散型分布の一つであるポアソン分布について解説します．
  • ポアソン分布分布におけるパラメータの推定についてホエールウォッチングを例にて学びます．
  • 今回は提出課題あります．学務システムを通して期限までに提出してください．
  • ビデオのファイルサイズが気になる方は，videoのpdf版をダウンロードしてください．ナレーションのスクリプトとスライドを保存しています．

Video (mp4, 50MB) Slide with script (pdf, 400kb) Handout (pdf, 300kb)

Lecture 5: これまで用語整理とまとめ
  • いろいろな用語が出てきてわかりにくいという意見がありましたのでまとめてみました．必ず今回で理解してください．
  • 今回は復習と演習問題が主ですので，ビデオはありません．

Handout (pdf, 350kb)

Lecture 6: 統計基礎理論(３) 正規分布とその性質
  • 離散型分布と連続型分布の違いを理解すること．
  • 正規分布の定義と性質をしっかり理解すること．
  • 演習問題も用意しています．必ず解いて理解を確認してください．
  • ビデオのファイルサイズが気になる方は，videoのpdf版をダウンロードしてください．ナレーションのスクリプトとスライドを保存しています．

Video (mp4, 28MB) Slide with script (pdf, 1.3MB) Handout (pdf, 3.5MB)

Lecture 7: 統計基礎理論(4) 正規分布におけるパラメータの推定
  • 正規分布におけるパラメータの推定法について理解する事
  • 推定の不偏性について再確認する事
  • 提出課題が出ていますので必ず期限までに提出してください
  • ビデオのファイルサイズが気になる方は，videoのpdf版をダウンロードしてください．ナレーションのスクリプトとスライドを保存しています．

Video (mp4, 25MB) Slide with script (pdf, 1MB) Handout (pdf, 169KB)

Lecture 8: 統計基礎理論(5) 正規分布におけるパラメータの区間推定
  • 正規分布の平均値パラメータにおける区間推定法について理解する事
  • 分散が既知と未知の場合の方法の違いを理解する事
  • ビデオのファイルサイズが気になる方は，videoのpdf版をダウンロードしてください．ナレーションのスクリプトとスライドを保存しています．

Video (mp4, 55MB) Slide with script (pdf, 760KB) Handout (pdf, 250KB)

Lecture 9: 統計基礎理論(6) 正規分布におけるパラメータの仮説検定
  • 仮説検定の考え方を理解する事
  • 分散が既知と未知の場合の方法の違いを理解する事．

Video (mp4, 33MB) Slide with script (pdf, 350KB) Handout (pdf, 240KB)

Lecture 10: Rの使い方(1)
  • 今回からRによる演習を行います．
  • 下記の作業フォルダーをダウンロードしzipファイルを解凍します（zipフォルダーの中で作業をしないでください．
  • Rを利用する際には，Lecture10_ToStudentフォルダーの「Rdata」というファイルをダブルクリックして開始してください．拡張子を見えなくしている場合には「R」と書かれたファイルがそれにあたります．
  • 7月15日もリモートで質問を受け付けます (13:00-14:00とします）.

Handout (html, 3.5MB) 作業フォルダー(zip, 50kb)

Lecture 11: Rの使い方(2)
  • 今回もRによる演習を行います．
  • 下記の作業フォルダーをダウンロードしzipファイルを解凍します（zipフォルダーの中で作業をしないでください．
  • Rを利用する際には，Lecture11_ToStudentフォルダーの「Rdata」というファイルをダブルクリックして開始してください．拡張子を見えなくしている場合には「R」と書かれたファイルがそれにあたります．
  • 7月22日もリモートで質問を受け付けます (13:00-13:45とします）.
  • ハンドアウト11ページの「但し，マアジ，カイワリ，マアジ，ムロアジについ てそれぞれ帰無仮説 𝜇0 = 0.25, 0.45.0.25, 0.25 に対して検定を適用すること」となっていましたが，「マアジ，カイワリ，マルアジ，モロ」の誤植でした．失礼いたしました．現在は修正したファイルを保存しています．

Handout (pdf, 252kb) 作業フォルダー(zip, 2kb)