統計・機械学習講座
通常講座
Bベーシック
アーカイブ講座（録画販売中）
この講座では大学の初年度程度で学ぶ統計学について解説します。例えば、データの可視化、数値要約、推定、仮説検定などがトピックとして挙げられます。統計学の勉強をこれから始めるすべての方におすすめの講座です。また、統計検定2級の取得を目指す方にも最適です。
赤本と呼ばれて親しまれ、統計学の入門書として長く用いられている『統計学入門』（東京大学教養学部統計学教室）をテキストに、統計学の基礎を学ぶことができます。
テキストではコンピュータによる分析の実行についてはあまり触れられていませんが、この講座ではR言語を用いた分析方法についても扱います。実習の時間も設けますので、より実践的に統計学を学ぶことができます。
※アーカイブ講座の動画販売についてお申し込み受付中です。
本講義では、大学1、2年生度程度の統計学を解説します。
R言語を使いながら実践的に学ぶことができます。
この講座は統計検定®︎の２級(日本統計学会公認)の資格対策としても有用です。弊社の取り組みは、統計検定センターのHPでも紹介されております。
本講座の内容は大きく次の2つに分けることができます。
・記述統計…データの様子を捉えるためにグラフを書いたり、平均値や分散といった数値を計算する。
・推測統計…手元にあるデータから知りたい対象全体の様子について推測を行う。推定、仮説検定などの方法がある。
この2本柱は実際にデータの分析をする際の基礎です。また、さらに進んだ統計学を理解するためにもこのような基本をきちんと理解しておくことはとても重要です。
推測統計をきちんと学ぶためには確率について理解しておく必要があります。中心極限定理などを含む確率分布の知識は初めて勉強するときには敷居が高く感じられるポイントの1つです。
この講座では入門レベルの推測統計に必要な確率論について、丁寧に解説を行います。
講座の最後では回帰分析、重回帰分析について学びます。これらは初級レベルの分析手法からより発展的なものにステップアップしていくための橋渡しと見ることができます。発展的な内容については『続・初級統計学』で扱っていますので続いて受講されることをお勧めします。
この講座全体を通して現れるグラフの作成や数値計算は、データの規模が少し大きくなると電卓の補助があっても計算が大変です。
この講座で学んだ内容を実際の分析でも使うことができるように、R言語を用いてコンピュータで計算する方法も解説します。
丸々1回をRのチュートリアルに当てるなど、基本的なところからゆっくりと解説しますので、プログラミングの経験がない方も安心してご受講ください。
※すでに統計の知識があり、Rの活用について学びたい方には、基礎から学ぶR講座がおすすめです。
・基本的な統計学の知識（大学教養課程レベル）が得られる
・数式をもちいてきちんと統計学を学ぶことが出来る
・R操作に習熟できる
中学数学程度の式の扱い。例えば等式の変形、平方根
この章は全体の講義のイントロダクションです。「統計学とはどんな学問なのか」、「統計学的な考え方とは何か」について、具体的な事例や歴史的な経緯を参考にしながら概観していきます。また、統計分析の対象である母集団や標本について簡単に講義します。
数値や文字の羅列であるデータを観察し、理解するための方法について紹介します。このような統計学を記述統計学といいます。記述統計学は可視化(図や表を用いて目で見て理解する)と数値要約(平均値などの量を計算することで理解する)に分けられます。
この章では引き続き記述統計学について解説します。前章との違いは例えば「身長と体重の関係」や「年齢と年収の関係」のように2つのデータ間の関係について調べることです。
ここからは推測統計学の準備として確率の基本的な扱い方を紹介していきます。
統計学を学ぶ際に避けては通れないのが確率変数と確率分布という単元です。ここはかなり数学的で難しいです。しかし理解せずに先に進むと、そのあとに学ぶすべての分野がなんとなくしかわからなくなります。ですから非常に大切な分野です。
この章では具体的な確率分布について紹介します。隅々まで理解するには和や積分の計算に習熟している必要があるため、後の章で使うものを中心に扱います。
この章では2つ以上の確率変数とその確率分布について考えます。数学的に高度な内容も含みますが、独立標本の扱いや再生性のような今後特に必要になるところを重点的に解説します。
標本分布論の導入として大数の法則と中心極限定理を取り上げます。きちんとした証明は難しいのでコンピュータによるシミュレーションを通して定理の成立を観察することにします。
標本分布という概念は初めて統計学を学ぶ人にとっては一つの難所といえるようです。講義ではこの難所を中心に丁寧に講義します。
前の章で学んだ標本分布の理論をさらに深めていきます。次章以降では正規分布に基づいて推測統計の理論を学んでいくため、正規分布にまつわる標本統計量の分布を知っておくことが重要になります。
標本で計算された統計量から母集団の値を予測することを推定といいます。推定は統計学の目的そのものと言ってよいくらい重要な作業です。まず、点推定と区間推定の理論的な枠組みについて講義します。その後、各種推定について個別に検討します。
統計学的仮説検定を用いれば、ある設定された命題の真偽について確率的な観点から判断することが可能です。まずはこの統計学的仮説検定という枠組みについて概説します。その後、各種検定をみていきます。
線形回帰分析について講義します。目的変数と説明変数の間に線形の関係を想定し、データにたいしてフィティングを行う手法です。ここでは最小二乗法により回帰係数を推定します。これには少し高度な数学知識(高校数学III程度の微積分)が必要ですがこれも補いながら講義をすすめます。また、回帰分析を行ったのちにその精度を求めたり、異常なことが起きていないか確認する方法についても議論します。
| 講座名 | 統計学入門【統計検定2級対応】 |
|---|---|
| 担当講師 | |
| 開講スケジュール |
土曜クラス : 10:00-12:00, ※詳細はこちらのカレンダーをご確認ください。 |
| 受講方法 |
Zoomによるオンライン講座 |
| 教科書 | 東京大学教養学部統計学教室編『統計学入門』東京大学出版会 |
| 受講料 | 税込24,500円/期（税込122,500円/5期一括） ※お支払い期日の詳細はこちらのカレンダーをご確認ください。 |
| お支払い方法 |
クレジットカード支払いは本ページ下部「受講料のお支払いについて」よりお願いいたします。 |
| 準備物 | RをインストールしたPC（インストールについても授業内でご説明致します） |
| 動画共有 | 授業は録画されます。録画（アーカイブ動画）は授業終了から5年間オンラインにて繰り返しご視聴いただけます。（ダウンロード不可） 詳細はこちらのページをご確認ください。 |
| その他 | 初回講義での体験受講が可能です。 |
下記のボタンを押すと該当する集団講座のチケットをご購入いただけます。
※ボタンを押すと、stripeの決済ページへ遷移します。
| 1期分 | 2期分 | 5期一括 |
|---|---|---|
2020年前期分よりオンライン授業を録画し、授業の録画販売（アーカイブ販売）を行っております。
アーカイブ講座の動画購入をご検討いただく場合は、下記についてご確認をお願いいたします。
本講座は開講中の講座はございません。
アーカイブ講座(録画購入）にてご受講いただけます。
アーカイブ講座(録画購入）をご希望の場合はこちらからお申込みください。
| 講座名 | 動画内容 | 講師名 | 受講料 |
|---|---|---|---|
| 統計学入門【統計検定2級対応】 2023年後期 土曜クラス |
全20回 （各120分） |
伊集院 拓真 | 24,500円/期（122,500円/5期一括） |
| 統計学入門【統計検定2級対応】 2022年前期 土曜クラス |
全19回 （各120分） |
瀬下 大輔 | 24,500円/期（122,500円/5期一括） |
| 統計学入門【統計検定2級対応】 2023年前期 土曜クラス |
全19回 （各120分） |
伊集院 拓真 | 24,500円/期（122,500円/5期一括） |
| 統計学入門【統計検定2級対応】 2022年後期 土曜クラス |
全19回 （各120分） |
伊集院 拓真 | 24,500円/期（122,500円/5期一括） |
| 統計学入門【統計検定2級対応】 2022年前期 火曜クラス |
全19回 （各120分） |
伊集院 拓真 | 24,500円/期（122,500円/5期一括） |
| 統計学入門【統計検定2級対応】 2021年前期 土曜クラス |
全19回 （各120分） |
伊集院 拓真 | 24,500円/期（122,500円/5期一括） |
| 統計学入門【統計検定2級対応】 2020年後期 土曜クラス |
全19回 （各120分） |
伊集院 拓真 | 24,500円/期（122,500円/5期一括） |
| 統計学入門【統計検定2級対応】 2020年前期 土曜クラス |
全19回 （各120分） |
瀬下 大輔 | 24,500円/期（122,500円/5期一括） |
年度別 講座情報
| 年度 | 講座情報 |
|---|---|
| 2020年前期ｰ2023年前期 | 教科書はすうがくぶんかオリジナルテキストを使用し『初級統計学』という講座名で開講しています。 |
| 2022年後期 土曜クラス | Pythonを使用しています。(他の年度はRとなります） |
講座のお申し込み・ご相談は
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