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％理解の上、セミナーを終えられるよう努力します！

日時

2017年9月7日（木）　11:00-17:00
2017年9月8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

受講料

1名61,560円(税込（消費税8％）、資料・昼食付)
　＊1社2名以上同時申込の場合 、1名につき50,760円
　＊学校法人割引 ；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

セミナーポイント

■講演ポイント
　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。

■受講後、習得できること
【データの整理】
様々な表・グラフや基本統計量の扱い、データの視覚化やデータの要約方法
【データの評価・比較】
与えられたデータの評価や、異なるデータセット同士の合理的な比較方法
【データの予測・分類】
一部のデータから全体の特徴を推定する方法や、予測モデルの作成する方法 及び 与えられたデータの分類方法
【仮説の検証】
様々な仮説の統計学的表現方法 及び 統計学的な検証方法
【統計学の活用】
統計手法の使い分けと注意点 及び データと向き合った時の即座の対応力

■過去参加者の主な感想
・1つ1つ丁寧な説明で、非常に理解しやすく感じました。
・わかりやすく、たのしく、でした。
・大変わかりやすいご説明で、良い研修だと思います。
・わかりやすく説明して下さり、Σ等の記号を見ても、抵抗を感じなかった。
　また、例を出して解きながら進めて下さったので、分かりやすかった。
・分かっていた事、分からなかった事、ぼやけていた事がつながって、理解することが出来た。
・とても丁寧で勉強になりました。ありがとうございました。
・全体的にとても丁寧に説明して下さり、受講しやすかったです。ありがとうございます。
・丁寧に教えて下さったので、とてもわかりやすかったです。ありがとうございました。
・講義時間外の問い合わせにも対応していただけて、理解を深めることができました。
・休み時間までていねいに質問に答えてくれてありがとうございました。
・わかりにくい内容をかみくだいてわかりやすく説明していただき、ありがとうございました。
・とてもわかりやすかった。同じ講師の違うセミナーも聞いてみたい。
・とても理解しやすい順序でお話しいただけたので、やっと理解することが出来たように思います。次回も参加したいと思います。
・講義が非常にわかりやすく、すべて理解することができました。
　今後、別の講義をしていただける機会があれば、是非参加したいと思います。

セミナー内容

第1日目（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（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.多変量解析の概要
　12.1　相関係数
　12.2　単回帰分析
　12.3　重回帰分析
　12.4　回帰分析と分散分析
　12.5　回帰モデルの選択基準

13.まとめ
　13.1　この先を学びたい方へ
　13.2　お薦めテキスト 等

14.質疑応答

※講義は全体を通して、Power Pointスライド及びホワイトボードへの板書で行います。
　講義資料はPower Pointスライドのコピーが主となりますが、必要に応じて演習プリントを配布致します。