統計学超入門セミナー（2日間）

★とにかく、わかりやすく説明します！
★受講者全員が100％理解して、セミナーを終えられるよう努力します！

　統計学をこれから学ぶ人、統計学に一度はチャレンジしたものの挫折経験のある人、統計学を学びたい、もしくは、統計学が必要 と感じていたものの難しそうなイメージがあって手が出せないまま時間がたってしまった人を対象とした統計学の「超」入門セミナーです。

　受講者全員が100％理解の上セミナーを終えられるよう、「統計学とは何か」の部分から推測統計学のゴール「推定・検定」及び多変量解析の基礎までを2日間でじっくりじっくり学びます。実務で「役立つ」、継続して「使える」ことを目標にして設計されたセミナーですので、数学的厳密さよりも、息長く役立つ本質的・直観的イメージに重きを置いて説明します。最低限必要な数学についても中学数学以上の内容については全て講座内で説明致しますのでご安心ください。誰かの意思決定に貢献するレポートを作るための様々なコツや表現方法も丁寧に解説いたします。

日時　2017年4月20日（木）　11:00-17:00　2017年4月21日（金）　09:30-15:30

【講師】

大人のための数学教室　和（なごみ）　講師 小林 克彦 先生
東京大学 工学部 応用化学科 卒業
東京大学大学院 総合文化研究科 広域科学専攻 相関基礎科学系 修士課程卒業
大人のための数学教室　和（なごみ）　統計講師
みんなの統計教室　和（なごみ）　講師

【セミナープログラム】

第1日目（4月20日（木）11:00-17:00）

1. 統計学とは
　1.1　記述統計と推測統計
　1.2　多変量解析
2. データの種類
　2.1　データの表現（グラフ・表・ヒストグラム・散布図）
　2.2　相対度数ヒストグラムと確率分布
　2.3　正規分布
3. 代表値（平均・中央値・最頻値）
　3.1　代表値の注意点
4. 散布度（範囲、分散、標準偏差 など）
　4.1　散布度の活用法
　4.2　正規分布における標準偏差
5. 推測統計
　5.1　母集団と標本（サンプル）
　5.2　母数と標本統計量（標本平均と標本分散）
6. 中心極限定理と正規分布
　6.1　正規分布
　6.2　中心極限定理と標本統計量
　6.3　母平均と母分散の推定
7. 統計学的仮説検定
　7.1　統計学的仮説検定とは何か
　7.2　仮説検定の文法（帰無仮説・対立仮説、p-値、有意水準）
　7.3　母平均の検定
8. 質疑応答

第2日目（4月21日（金）09:30-15:30）

9. 1日目の復習
　9.1　様々な統計量
　9.2　正規分布と中心極限定理
　9.3　統計学的仮説検定（母平均の検定）
10. t-分布とカイ自乗分布
　10.1　分布が定まれば検定ができる
11. 統計学的仮説検定
　11.1　母平均の検定（母分散が未知の場合）
　11.2　独立性の検定
12. ノンパラメトリック検定の概要
13. 多変量解析の概要
　13.1　相関係数
　13.2　単回帰分析
　13.3　重回帰分析
　13.4　回帰分析と分散分析
　13.5　回帰モデルの選択基準
　13.6　その他の多変量解析の概要（因子分析、クラスター分析 等）
14. まとめ
　14.1　この先を学びたい方へ
　14.2　お薦めテキスト 等
15. 質疑応答