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年度	2025年度	開講部局	情報科学部
講義コード	KA114001	科目区分	専門教育科目
授業科目名	統計的検定
授業科目名 （フリガナ）	トウケイテキケンテイ
英文授業科目名	Statistical Test
担当教員名	柳原　宏和
担当教員名 (フリガナ)	ヤナギハラ　ヒロカズ
開講キャンパス	東広島	開設期	2年次生   前期   集中
曜日・時限・講義室	(集) 集中
授業の方法	講義	授業の方法 【詳細情報】	対面
			講義中心、演習中心、板書多用
単位	2.0	週時間		使用言語	J : 日本語
学習の段階	2 : 初級レベル
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
授業のキーワード
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 （学部生対象科目のみ）
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）	計算機科学プログラム （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． ・B. 新たな課題を自ら発見し，データに基づいた定量的かつ論理的な思考と，多角的視野と高度な情報処理・分析により，課題を解決する能力． データ科学プログラム （知識・理解） ・D1. 統計とデータ解析の理論体系を理解し，ビッグデータの質的／量的情報を的確かつ効率的に分析するための知識と能力． （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． ・B. 新たな課題を自ら発見し，データに基づいた定量的かつ論理的な思考と，多角的視野と高度な情報処理・分析により，課題を解決する能力． 知能科学プログラム （知識・理解） ・D1. 人間が持つ高度な知能とその計算機による実現についての体系的な深い理解． （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． ・B. 新たな課題を自ら発見し，データに基づいた定量的かつ論理的な思考と，多角的視野と高度な情報処理・分析により，課題を解決する能力．
授業の目標・概要等	統計的検定を理解し，使えるようになること
授業計画	第1回　母集団と特性値 第2回　データの特性値のばらつきとBootstrap法 第3回　Bootstrapを用いた特性値の区間推定 第4回　仮説検定の考え方 第5回　Bootstrapを用いた特性値の仮説検定 第6回　母集団と統計モデル 第7回　標本分布と区間推定 第8回　標本分布を用いた区間推定 第9回　いろいろな区間推定 第10回　標本特性値の期待値と分散 第11回　標本分布を用いた仮説検定 第12回　いろいろな仮説検定 第13回　検定の過誤と検出力 第14回　分散分析 第15回　多重比較
教科書・参考書等	特になし
授業で使用する メディア・機器等	配付資料, Microsoft Teams, moodle
	【詳細情報】	テキスト，配付資料
授業で取り入れる 学習手法	小テスト／ クイズ形式
予習・復習への アドバイス	毎回の授業の復習を行うこと
履修上の注意 受講条件等	推測統計学を受講していることが望ましい
成績評価の基準等	毎回のレポート課題
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	演習を行うのでPCを持参すること
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。