6月21日からの講義形態について（6月12日更新）
6月21日から対面授業が再開されることになりました。「統計学」は，状況の大きな変化がない限り，6月24日の第12回から，対面授業（木曜2時限・TE101教室）とオンデマンド動画配信授業の両方を並行して行います。また，試験は，試験期間中に対面で行います。
担任者近影
担任者 浅野晃（あさの あきら）（総合情報学部教授）
- 2021年度新入生歓迎動画の冒頭（0:20，15.4MB）
（※動画の全体（ゼミでの卒業研究等を紹介しています。11:18，101.0MB））
この講義について
2021年度春学期の「統計学」は，対面型授業で行い，さらにオンデマンド動画配信を対面型授業と並行して行います。受講生は，対面型授業・オンデマンド配信授業およびその両方の，いずれも受講できます。
- 対面授業は，木曜2時限にTE101教室で行います。
- 春学期・秋学期とも内容はほぼ同じです。
- 社会調査士資格認定科目（Ｃ科目）です。
- シラバス（関西大学シラバス検索より）
- 関大LMS（小テストおよびその解説と，過去の試験問題を掲載します）
- 2020年度秋学期「統計学」ウェブサイト
全体の参考資料
数学の補足説明（2015年度制作）
浅野の著書「挫折しない統計学入門」では，下の補足説明を拡張したものを「数学準備編」としています。「著書のご案内」を参照してください。
- 一般的な話，平均と分散に関連して(1)
- …… ギリシャ文字，2乗と平方根，xバーという記号，添字，「＝（イコール）」のいろいろな意味
- 平均と分散に関連して(2)
- …… Σ記号，引数，変数と定数
- 回帰分析に関連して
- …… 関数とパラメータ，関数とグラフ，微分，昇べき順と降べき順
- 区間推定に関連して
- …… 不等式，不等式を解く
他大学の公開資料
- リテラシーレベルモデルカリキュラム対応教材（東京大学数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム）
- 東京大学・滋賀大学・九州大学の先生方によって公開されている，データサイエンスの基礎の動画・スライド教材です。
スケジュールと配信資料
配信資料の説明
- 【テキスト】【スライド】（slideshareへのリンク）・【ハンドアウト】は，対面講義の1週間前に公開し，学期末まで掲載します。内容に著作権の制限がある場合には，受講生向けにはスライド・ハンドアウトを関大LMSで配信することがあります。
- 【テキスト】には【演習問題】が掲載されています。【演習の解答例】は，各回の対面講義の直後に公開し，学期末まで掲載します。【演習問題】の回答は提出する必要はなく，成績評価にも入れません。
- 【動画】は，スライドに音声を録音したもので，実写映像などを含むこともあります。【動画】は各回の対面講義の直後に公開し，学期末まで掲載します。
- 各回の対面講義の直後に，関大LMSに【小テスト】を掲載します。【小テスト】は成績評価に入れるので，回答することをお勧めします。回答期間は掲載後1週間とし，回答期間終了後に解説を学期末まで掲載します。
- 成績評価は，学期末の定期試験（85%）・【小テスト】(15%)の配分で行います。
- 【参考リンク】は，ネット上の参考資料を紹介するものです。いくつかの回では，Wolfram Demonstrations Projectで提供されているデモンストレーションのリンクが掲載されています。Wolfram Demonstrations Projectでは，数学をヴィジュアルに見せるデモンストレーションが多数提供されています。
- 各資料をアップロードしたときには，関大LMSの「お知らせ」で通知します。通知があったのに資料へのリンクが表示されないときは，ブラウザでリロードをしてみてください。
スケジュール
- 4月8日 第1回
- 講義の案内
【動画】
- 講義の進め方と成績評価について（26:36，199.7MB）
- 導入／日本の大学生は世界一？（00:00）
- 統計学はその先にあります（12:56）
- 講義の進め方と成績評価（16:12）
【テキスト】
【スライド】 【ハンドアウト】
- イントロダクション ― 統計的なものの見方・考え方について
【動画】- イントロダクション ― 統計的なものの見方・考え方について（33:04，237.2MB）
- 導入／感染症と闘う統計学（00:00）
- 統計・確率的思考とは何か（05:33）
- 確率を推定する（17:53）
- 標本調査と統計的推測（24:10）
- 人間の統計学と機械学習の統計学（29:09）
- 今日の最後に・思い込みにとらわれないための統計学（30:30）
【テキスト】【演習の解答例】
【スライド】 【ハンドアウト】
【参考リンク】
- Which country really has the cleverest students? (BBC NEWS, 2016年10月20日付)
- OECD Education at a Glance 2016 (OECD Education)
- 国際成人力調査(PIAAC)（文部科学省）
- 講義の進め方と成績評価について（26:36，199.7MB）
第１部 記述統計学
- 4月15日 第2回
- 統計資料の収集と読み方（対面講義終了後に，テキストに解説と例題・演習の解答例を追加しました。）
【動画】
- 統計資料の収集と読み方（47:15，325.8MB）
- 導入／国勢調査について（00:00）
- 悪い質問の例（09:16）
- 心理的効果を考える（13:48）
- 誰を調査しているのか？（17:09）
- 数字にだまされないように（30:32）
- 何を表現する数字なのか（36:23）
- 統計量を正しく理解しているか（42:23）
【テキスト】【解説付きテキスト】
【スライド】 【ハンドアウト】
【参考リンク】
- 「人口水増し疑い、前副町長を逮捕 愛知・東浦町」（日本経済新聞，2013年2月22日付）
- 東浦町国勢調査事務に関わる問題について(2016年3月1日)
- 令和2年国勢調査（総務省統計局）
- がんの知識・肺がん（愛知県がんセンター病院）
- 最新がん統計（国立がん研究センター）
- e-stat・政府統計の総合窓口
- なるほど統計学園（総務省統計局）
- 生命表（厚生労働省）
- 浅野の講義・2011年度前期「統計学で考える」（広島大）・第11回「生命表と保険」
- 統計資料の収集と読み方（47:15，325.8MB）
- 4月22日 第3回
- クロス集計と感度・特異度，データの可視化
【動画】
- クロス集計と感度・特異度，データの可視化（42:18，274.3MB）
- 導入／尺度水準（00:00）
- クロス集計と感度・特異度（12:59）
- データの可視化（30:50）
- ナイチンゲールのグラフ（36:27）
【テキスト】【演習の解答例】
【スライド】 【ハンドアウト】
【参考リンク】
- あなたの知らない「詐欺グラフ」の世界
- ねこでも分かるいかさまグラフ（ed-ict）
- 大卒の初任給は増加している…？（日本経済新聞2019.6.3）
- Mathematics of the Coxcombs（ナイチンゲールのグラフについて）
- 「大阪都」1万7167票差で否決 データで見る 住民投票（日本経済新聞）（2021. 5. 13 追加）
- クロス集計と感度・特異度，データの可視化（42:18，274.3MB）
- 4月29日 第4回（祝日授業日）
- データを「分布」で見る
【動画】
- データを「分布」で見る（36:30，96.8MB）
- 導入／分布とは（00:00）
- 度数と度数分布（05:31）
- ヒストグラム（18:33）
- 分布を可視化する他の方法（29:54）
【テキスト】【演習の解答例】
【スライド】 【ハンドアウト】
- データを「分布」で見る（36:30，96.8MB）
- 5月6日 第5回
- 分布をまとめる ― 記述統計量（平均・分散など）
【動画】
- 分布をまとめる ― 平均・分散（46:36, 123.6MB）
- 導入／代表値，平均（00:00）
- 度数分布から平均を求める（12:53）
- 分散と標準偏差（18:08）
- 度数分布から分散を求める（28:09）
- どうして絶対値でなく2乗なのか？／なぜマイナス×マイナス＝プラス？（30:44）
- 標準得点／偏差値（35:42）
【テキスト】【演習の解答例】
【スライド】 【ハンドアウト】
【参考リンク】
- 大般若会について（萬歳山台雲寺）
- 分布をまとめる ― 平均・分散（46:36, 123.6MB）
- 5月13日 第6回
- データの関係を知る(1) ― 相関関係と因果関係
【動画】
- データの関係を知る(1) ― 相関関係と因果関係（43:58，116.8MB）
- 導入／多変量解析とは（00:00）
- 相関関係と散布図（04:16）
- 共分散と相関係数（12:57）
- ちょっと問題（相関関係と因果関係，対数目盛）（29:42）
- みかけ上の相関（36:24）
【テキスト】【演習の解答例】
【スライド】 【ハンドアウト】
【参考リンク】
- Coronavirus tracked: see how your country compares （Financial Times, 対数目盛の例）【動画による解説】
- Visualizing Correlations (Wolfram Demonstrations Project)
- データの関係を知る(1) ― 相関関係と因果関係（43:58，116.8MB）
- 5月20日 第7回
- データの関係を知る(2) ― 回帰と決定係数
【動画】
- データの関係を知る(2) ― 回帰分析（51:56，137.5MB）
※スライド38,39ページの動画は，著作権の問題のため，関大LMSで受講生だけに提供します。
- 導入／回帰分析とは（00:00）
- 線形単回帰（08:13）
- 最小二乗法によるパラメータの決定（19:41）
- 線形単回帰の結果を使う（32:41）
- 決定係数と「説明」（39:12）
【テキスト】【演習の解答例】
【スライド】 【ハンドアウト】
※スライド38,39ページは，著作権の問題のため，関大LMSで受講生だけに提供します。
- データの関係を知る(2) ― 回帰分析（51:56，137.5MB）
- 5月27日 第8回
- 第１部の演習
【問題（解答例・解説つき）】
※過去の試験問題から選んだ演習問題と解答例を提供します。スライド「問題に対する答案の書き方」
【動画】- 演習(1)，問題に対する答案の書き方（11:58，31.7MB）
- 導入／答案の書き方（00:00）
- 計算問題の例（02:06）
- 文章で答える問題の例（02:55）
- 平均寿命の問題（04:33）
- 回帰分析の問題（09:44）
【スライド】【ハンドアウト】
【参考リンク】
- 初任給とは 大卒5年連続増加、2018年春20万6700円（日本経済新聞 2019年6月3日）
- 演習(1)，問題に対する答案の書き方（11:58，31.7MB）
第２部 統計的推測
- 6月3日 第9回
- 確からしさを記述する ― 確率
【動画】
- 確からしさを記述する ― 確率（59:11，157.1MB）
- 導入／「確率」って，よく聞くけれど（00:00）
- 頻度による確率の定義（06:46）
- （余談）1メートル／1キログラムの定義は？（12:20〜17:15）
- 確率は測定できないけれど（17:15）
- ラプラスの確率の定義（20:18）
- 条件付き確率と独立（27:43）
- モンティ・ホール問題（47:07）
【テキスト】【演習の解答例】
【スライド】 【ハンドアウト】
【参考リンク】
- モンティ・ホール氏について（Wikipedia（英語））
- モンティ・ホール問題 Simulator（instant tools）
- キログラムの定義が変わる、そのとき何が起こるのか？（臼田 孝）（講談社ブルーバックス）
- 福引きの抽選機の中はどうなっている？
- 確からしさを記述する ― 確率（59:11，157.1MB）
- 6月10日 第10回
- 分布の推測とは － 標本調査，度数分布と確率分布
【動画】
- 分布の推測とは － 標本調査，度数分布と確率分布（47:47，126.8MB）
- 導入／統計的推測とは（00:00）
- 統計的推測の基本は「くじびき」（無作為抽出について）（06:15）
- 度数分布と確率分布（19:50）
- 統計的推測で，何が知りたいのか？（26:37）
- 標本平均と母平均（28:07）
- 期待値とは？（33:17）
- 理想的な無作為抽出とは（42:29）
- 次回以降の話へ（47:01）
【テキスト】【演習の解答例】
【スライド】 【ハンドアウト】
- 分布の推測とは － 標本調査，度数分布と確率分布（47:47，126.8MB）
- 6月17日 第11回
- 分布の「型」を考える － 確率分布モデルと正規分布
【動画】
- 分布の「型」を考える － 確率分布モデルと正規分布（53:10，141.1MB）
- 導入／前回の復習（00:00）
- 分布の「型」を考える（13:29）
- 連続型確率分布（16:57）
- 正規分布モデル（28:31）
- 正規分布の性質1・性質2（38:49）
- 正規分布表の使い方（43:44）
【テキスト】【付録テキスト】【演習の解答例】
【スライド】 【ハンドアウト】
【正規分布表】
【参考リンク】
- 浅野の講義 2013年度秋学期「解析応用」 第3部
- Area of a Normal Distribution (Wolfram Demonstrations Project)
- The Normal Distribution (Wolfram Demonstrations Project)
- 瀬山士郎，はじめての現代数学，早川書房（1988/2009）（アマゾンのページ）
- 分布の「型」を考える － 確率分布モデルと正規分布（53:10，141.1MB）
- 6月24日 第12回
- 分布の平均を推測する ― 区間推定
【動画】
- 分布の平均を推測する ― 区間推定（52:54，140.4MB）
- 導入／前回まで復習（00:00）
- 導入／統計的推測とは（00:00）
- 母平均の推定（02:42）
- 正規分布モデル（08:22）
- 区間推定（15:37）
- 区間推定の考え方（15:37）
- 信頼係数と信頼区間（27:01）
- 正規分布の場合の信頼区間の計算（33:07）
- 信頼区間の答え方（46:56）
- 区間推定についての注意（50:26）
- 導入／前回まで復習（00:00）
【テキスト】【演習の解答例】
【スライド】 【ハンドアウト】
【参考リンク】
- 分布の平均を推測する ― 区間推定（52:54，140.4MB）
- 7月1日 第13回
- 不確かな測定の不確かさを測る ― 不偏分散とt分布
【動画】
- 不確かな測定の不確かさを測る ― 不偏分散とt分布（44:29，118.1MB）
- 導入／前回の復習（00:00）
- 不偏分散（08:30）
- 「不偏」とは？（18:27）
- 不偏分散を用いた区間推定（20:10）
- 導入（20:10）
- 正規分布の場合の区間推定（復習）（20:25）
- 母分散を不偏分散で置き換えると（含・"s"の筆記体について）（23:10）
- スチューデントのt分布（含・酒造りと統計学について）（27:53）
- 正規分布（母分散不明）の場合の区間推定（33:43）
- 前回の例題と比較（42:14）
【テキスト】【演習の解答例】
【スライド】 【ハンドアウト】
【t分布表】
【参考リンク】
- 不確かな測定の不確かさを測る ― 不偏分散とt分布（44:29，118.1MB）
- 7月8日 第14回
- 分布についての仮説を検証する ― 仮説検定
【動画（前半）】
- 分布についての仮説を検証する ― 検定（前半）（49:08，130.3MB）
- 導入／検定の考え方（00:00）
- 「小さな確率でしか起きないことは，起きないのか」（確率的思考について）（10:04）
- 復習：t分布と区間推定（13:22）
- t分布と検定（19:06）
- 例題の説明／t分布と検定（19:06）
- 検定でこの問題を考える道筋（25:12）
- 例題を検定で考えると（29:02）
- t統計量＝+2.121の意味（31:04）
- 仮説が間違っているというのなら（34:29）
- 検定の言葉／後半に向けて（37:59）
- 導入／検定の考え方（00:00）
【動画（後半）】（教室では，前半の復習をしたあと後半の説明をしました。後半の動画には前半の復習は入っていませんので，前半の動画を視聴して復習してください。）- 分布についての仮説を検証する ― 検定（後半）（37:48，100.3MB）
- 導入／両側検定（00:00）
- 棄却されないときは（10:01）
- なんかおかしくない？（13:23）
- 有意水準について（20:28）
- 検定はどんなときにするものなのか（28:44）
- エピローグ（小学生の時の思い出）／試験について（35:03）
【テキスト】【演習の解答例】
【スライド】 【ハンドアウト】
※第14回から第15回の前半にわたって講義します。
【参考リンク】
- 分布についての仮説を検証する ― 検定（前半）（49:08，130.3MB）
- 7月15日 第15回
- 第２部の演習
【問題（解説つき）】※第15回の後半を使って講義する予定でしたが，対面講義では時間がなくなったので，解説（答案の書き方）を文書て提供します。