科目名 Course Title	応用統計学［21D0029］ Applied Statistics
授業言語 Language	Japanese
科目区分・科目種	生活科学部共通	クラス	生活科学部
コンピテンシー		ｶﾗｰｺｰﾄﾞ
単位数	2.0単位	履修年次	1〜4年

担当教員
学期	前集中

受講条件・その他注意

基礎的な高校レベルの数学を前提とします。パーソナルコンピュータはMoodleを含め利用でき、レポートの作成と提出ができることを前提とします。 6/13,20,27　7/4の日曜日４回を利用した90分×15コマの集中講義（Zoomによるオンライン開講）です。 （昨年までは土日開講としましたが、土曜日に通常授業があるようですので、今年は日曜日のみで受講できるように日程を設定しました。） （新型コロナウィルスの関係で学年歴などが変更になる場合には日程が変更になる場合があります。） 各日１時間目9:00開始です。他の講義は無いと思いますので、午後の講義については40分時間を繰り上げて12:40開始としますので、昼食の準備等をお願いします。やむを得ず欠席される場合は授業内容等をMoodle等で確認して自習することが可能ですが、レポートだけでは合格できません。PCに統計分析ソフトRとstan（いずれも無料入手可能）をインストールし、課題レポートを提出できることが必要です。利用できるPCが無い場合は大学の貸出PC等を準備してください。スマートフォンでは対応できませんので課題レポートの提出ができません。 オンライン講義のため、PCへのソフトウェアインストール上の問題点について助言できる内容に限りがあります。Moodleにインストール方法についての説明を、問題の対処（Windows系PCの方がMac系より困難度が低いと考えています。）も含めてアップロードしておきますので、早めにMoodleでインストール方法について確認し、インストールできた場合のみ受講登録するようにしてください。（２学期の講義ですので、インストールできなかった場合は、所定の日時までに登録を取り消してください。） 動画を流す内容については、Moodleにあらかじめアップロードしておきますので、ダウンロードして視聴し、授業に参加しない場合は、その旨ご連絡いただければ、出席扱いとします。輪講部分については出席扱いになりませんのでご注意ください。

授業の形態
講義，実習・実技，全面オンライン

教科書・参考文献
教科書：豊田秀樹「心理統計法（’１７）」放送大学教育振興会 ISBN 978-4-595-31705-7,2800円＋税 このテキスト内容を主として説明します。お茶の水女子大学図書館に蔵書が1冊あります。 レポートに要求する内容は教科書１４章までの範囲で対応可能です。

評価方法・評価割合
小論文（レポート）=50％ Moodleで回収　レポート課題は、教科書１４章までのベイズ統計学を利用した任意のレポート１本（豊田先生提供のスクリプトを利用すること）　120ポイント満点，授業への参加態度=50％　１回あたり８ポイント、15回全回出席で120ポイントになります。

主題と目標
統計学はどのような学問分野でもまた社会活動においても、論理的な説明を展開するための強力なツールです。この講義では、ベイズ統計学というツールを誤りなく応用（使用）できるようになることを目標とします。 アカデミックライティングの基礎的な方法論についても併せて修得し、基礎的な統計学のツールを用いたアカデミックレポートが書けるようになることを目標とします。

授業計画
第1回	統計学を何のために学ぶか？この講義の目指すもの：この講義の進め方、評価の方法等について説明します。講義の受講者は必ず出席してください。 アカデミック・レポートを書くことについて：大学で求められるレポートは高校までとはどう違うのか、レポートの構成、ひな形について理解していただきます。評価の半分を占めるレポートに関する基本的な内容ですので、レポート作成に自信の無い方は必ず受講してください。 後半に、第１回：データ分布の要約についてのビデオ画像を流します。
第2回	第２回：事後分布とベイズの定理についてのビデオ画像を流します。 第３回：１群の正規分布の分析についてのビデオ画像を流します。
第3回	第４回：生成量と研究仮説が正しい確率についてのビデオ画像を流します。 第５回：２群の差の分析１についてのビデオ画像を流します。
第4回	第６回：差を解釈するための指標についてのビデオ画像を流します。 第７回：相関と２変量正規分布についてのビデオ画像を流します。 ６月１３日のオンライン講義は以上です。
第5回	第８回：２群の差の分析２についてのビデオ画像を流します。 第９回：１要因実験の分析についてのビデオ画像を流します。
第6回	第１０回：２要因実験の分析についてのビデオ画像を流します。 第１１回：２項分布による分析についてのビデオ画像を流します。
第7回	第１２回：多項分布による分析についてのビデオ画像を流します。 第１３回：単回帰分析についてのビデオ画像を流します。
第8回	第１４回：重回帰分析についてのビデオ画像を流します。 第１５回：発展的学習によせてのビデオ画像を流します。 ６月２０日のオンライン講義は以上です。 ここまでで、一通りの内容は一度終了になります。 ６月２７日までの間に、必要なソフトウェアのインストールを行っておいてください。
第9回	この回からは、テキストに基づいて「輪読」形式で１５章分の内容を詳細に検討し直します。 ビデオ画像だけでは理解しにくいと思われる事項について、解説・質疑応答をしていきます。 第１回：データ分布の要約について輪読形式で解説・質疑応答をします。 第２回：事後分布とベイズの定理について輪読形式で解説・質疑応答をします。
第10回	第３回：１群の正規分布の分析について輪読形式で解説・質疑応答をします。 第４回：生成量と研究仮説が正しい確率について輪読形式で解説・質疑応答をします。 第５回：２群の差の分析１について輪読形式で解説・質疑応答をします。
第11回	第６回：差を解釈するための指標について輪読形式で解説・質疑応答をします。 第７回：相関と２変量正規分布について輪読形式で解説・質疑応答をします。 第８回：２群の差の分析２について輪読形式で解説・質疑応答をします。
第12回	第９回：１要因実験の分析について輪読形式で解説・質疑応答をします。 第１０回：２要因実験の分析について輪読形式で解説・質疑応答をします。 第１１回：２項分布による分析について輪読形式で解説・質疑応答をします。 ６月２７日のオンライン講義は以上です。
第13回	第１２回：多項分布による分析について輪読形式で解説・質疑応答をします。 第１３回：単回帰分析について輪読形式で解説・質疑応答をします。 第１４回：重回帰分析についてのビデオ画像を流します。 ４日目の最後まで講義が終了した後、レポートの提出の受付が開始になります。Moodleで提出してください。２学期のはじめに行われる集中講義ですが、レポートの3回目の提出期限は７月25日に設定します。

時間外学習
レポートの作成は授業時間外に行っていただきます。同一のレポートを３回出しなおす（出し直しは当然２−３回目）チャンスがありますので、締め切りまでに途中でも良いので、必ず提出するようにしてください。

学生へのメッセージ

統計学の世界では便利なツールが手に入るようになり、高度な分析が手軽にできるようになりました。一方、基本的な使い方を誤ると便利なツールも誤った判断につながりかねません。この講義では時代に応じて、そうした基本的な知識を身に付けるコツをつかんで欲しいと考えています。 レポートは最大3回まで出し直しすることができ、一定の水準に達していると判断されるまでは、提出ごとに改善すべきポイントを指示します。受講者全員が、ベイズ統計学を使ってきちんとしたレポートを書くことができる実力がつくレベルに到達することを目標としています。卒業論文や社会にでてからのビジネスレポートの作成にも実践的に役に立つ小さな経験にトライしてみませんか。 １，２年生を中心に履修していただくことを想定しています。科目名は「応用統計学」ですが、統計学に関する他の科目の履修は前提とは致しません。教科書も放送大学の学生を対象としたものですので、大学１年生でも無理なく読みこなせるものと考えています。出席以外ではレポートで評価されることが「恐れ」の対象となっているようですが、レポートの書き方の基本を押さえることさえできていれば、大学１年生でもきちんと評価されます。大学におけるレポートにどのようなことが求められるのか、について講義の中で十分に説明し、ひな形も示した上で、実際に提出されたレポートに対して、不足する点をコメントしていきますので、何度か修正して提出する粘り強さを持っていただければと思います。２単位の講義としては、日曜日の講義の聴講とレポートの提出という、大きめの負担と考えられるかもしれませんが、今後の大学生活で、あるいは社会に出てからも必ず役に立つ基礎力が培われると思います。ぜひチャレンジしてみてください。

学生の問い合わせ先
yuji-onuki@est.hi-ho.ne.jp