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年度 2022年度 開講部局 大学院共通教育(博士課程前期)
講義コード 8E500106 科目区分 大学院共通科目
授業科目名 データリテラシー
授業科目名
(フリガナ)
データリテラシー
英文授業科目名 Data Literacy
担当教員名 赤瀬 大
担当教員名
(フリガナ)
アカセ ダイ
開講キャンパス 双方向 開設期 1年次生   後期   4ターム
曜日・時限・講義室 (4T) 集中:オンライン
授業の方法 講義 授業の方法
【詳細情報】
 
講義中心 
単位 1.0 週時間   使用言語 J : 日本語
学習の段階 5 : 大学院基礎的レベル
学問分野(分野) 25 : 理工学
学問分野(分科) 01 : 数学・統計学
対象学生 博士課程前期
授業のキーワード 統計学,確率分布,統計的推定,仮説検定 
教職専門科目   教科専門科目  
プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
本授業は,大学院共通科目のうちの,最近の社会システムの進展を知り,これからの時代に必須な知識を身につけ,現代社会の課題に具体的に取り組み,必須な知識・技術を使うことができる能力を身につけることを目指す「キャリア開発・データリテラシー科目」の選択科目の一つである。 
到達度評価
の評価項目
 
授業の目標・概要等 データ科学の入門編として,統計学の基礎を理解する. 
授業計画 ・イントロダクション
・記述統計学
    測定尺度,度数分布表,ヒストグラム,平均,分散,最瀕値,中央値,相関係数
・確率分布
    確率変数,一様分布,二項分布,正規分布,標準正規分布,歪度,尖度,ポアソン分布
    χ2分布,F分布
・統計的推定
    点推定,区間推定,母集団,標本,不偏推定量
    大数の法則,中心極限定理,信頼区間
・統計的検定
    仮説検定,帰無仮説,対立仮説,有意水準,t検定
    2集団の差の検定,両側検定,片側検定
    分散分析,F検定
    多重比較法,Tukey法,Tukey–Kramer法,Schefféの方法,Bonferroniの方法
    ノンパラメットリック手法,ピアソンのχ2検定,マン・ホイットニーのU検定
・実験計画法
    Fisherの3原則,直交計画,コンジョイント分析
・多変量解析
    重回帰分析,主成分分析

小テストを実施する. 
教科書・参考書等 特に指定しない. 
授業で使用する
メディア・機器等
 
【詳細情報】 映像(ビデオ講義) 
授業で取り入れる
学習手法
 
予習・復習への
アドバイス
オンデマンド動画を復習,確認のためにも活用してください.

 
履修上の注意
受講条件等
 
成績評価の基準等 講義動画の視聴(閲覧進捗率)を単位付与の前提条件とし,小テストで成績を評価する. 
実務経験  
実務経験の概要と
それに基づく授業内容
 
メッセージ  
その他 この講義では,名古屋大学,岐阜大学,三重大学,広島大学の4大学が連携し,ノースカロライナ州立大学協力のもと,実施している取組『「実世界データ演習」を用いる価値創造人材教育の大学連携(文部科学省「超スマート社会の実現に向けたデータサイエンティスト育成事業」)』で作成した,オンデマンドビデオ講義を活用します. 
すべての授業科目において,授業改善アンケートを実施していますので,回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており,今後の改善につなげていきます。 
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