■このコースのゴール

統計検定3級(R)程度の統計知識を習得し、データサイエンスに必要なスキル体系から次のステップを検討できる。

■受講後にできるようになることの一例

・基礎的な統計学の全体像が俯瞰できる

・平均、分散、相関係数など主要な統計指標の意味がわかる

・推測統計学における確率の考え方がわかる

・標準正規分布を利用した、推定、検定の考え方を理解する

・問題演習を通して、公式を使った計算が身に付く

・データサイエンス周りのスキルを理解し、今後のアクションを検討できる

※いくつか無料のプレビュー動画を公開しておりますので、イメージ確認のためぜひご覧ください。

セクション1 コースのご案内

コース概要と目的

コースの全体像

ご挨拶

セクション2 -講義-データの見方を学ぼう

CHAPTER1：統計学とは？で学ぶこと

統計学とは

データの種類

可視化と散布図

CHAPTER1：小テスト

CHAPTER2：データを視覚的に表現するには？で学ぶこと

度数分布表

ヒストグラムと累積度数

CHAPTER2：小テスト

CHAPTER3：データを分析する指標とは？で学ぶこと

重要な統計指標

平均

分布の中心を表す指標（平均値・中央値・最頻値）

CHAPTER3：小テスト（分布の中心を表す指標）

分散・標準偏差

標準化変量

偏差値

変動係数

共分散

相関係数

CHAPTER3：小テスト（相関係数）

このセクションで学んだことチェック

コラム

セクション3 -講義-確率による表現を学ぼう

CHAPTER1：確率とは？で学ぶこと

不確実性と確率

母集団と標本

記述統計学と推測統計学

確率分布

CHAPTER2：正規分布とは？で学ぶこと

正規分布

期待値

標準正規分布

CHAPTER2：小テスト

このSECTIONで学んだことチェック

コラム

セクション4 -講義-推定と検定の考え方を学ぼう

CHAPTER1：推定とは？で学ぶこと

推定とは

標本分布

(参考)中心極限定理

(参考)標本分散・標本標準偏差

点推定

区間推定（母分散既知）

区間推定（母分散未知）

(参考)母分散の区間推定

小テスト①

小テスト②

小テスト③

CHAPTER2：検定とは？で学ぶこと

仮説検定とは

母平均の仮説検定①

母平均の仮説検定②

片側検定

両側検定

(参考)母分散が未知の場合の検定

このSECTIONで学んだことチェック

コラム

セクション5 -演習-演習により知識を定着させよう

演習の注意点

問題①（連続型データと離散型データ）

問題②（グラフの種類）

問題③（折れ線グラフ）

問題④（度数分布表）

問題⑤（ヒストグラム・箱ひげ図）

問題⑥：（基本的な統計指標）

問題⑦：（基本的な統計指標）

問題⑧：（基本的な統計指標）

問題⑨：（基本的な統計指標）

問題⑩：（基本的な統計指標）

問題⑪：（基本的な統計指標）

問題⑫：（標準化変量）

問題⑬：（標準化変量）

問題⑭（偏差値）

問題⑮（変動係数）

問題⑯（帯グラフ）

問題⑰（相関関係・因果関係）

問題⑱（相関関係・因果関係）

問題⑲（クロス集計表）

問題⑳（相関係数）

問題㉑（相関係数）

問題㉒（相関係数）

問題㉓（相関係数）

問題㉔（回帰）

問題㉕（回帰）

問題㉖（回帰）

問題㉗（確率）

問題㉘（確率）

問題㉙（確率）

問題㉚（確率）

問題㉛（独立試行の確率）

問題㉜：（独立試行の確率）

問題㉝（順列）

問題㉞（組み合わせ）

問題㉟（組み合わせ）

問題㊱（組み合わせ）

問題㊲（条件付き確率）

問題㊳（条件付き確率）

問題㊴（条件付き確率）

問題㊵（条件付き確率）

問題㊶（確率の解釈）

問題㊷（確率変数・確率分布）

問題㊸（確率変数・確率分布）

問題㊹（確率変数・確率分布）

問題㊺（正規分布）

問題㊻（正規分布）

問題㊼（正規分布）

問題㊽（二項分布）

問題㊾（調査）

問題50（調査）

問題51（調査）

問題52（研究）

問題53（標本平均）

問題54（信頼区間）

問題55（信頼区間）

問題56（仮説検定）

問題57（仮説検定）

問題58（仮説検定）

問題59（仮説検定）

問題60（仮説検定）

セクション6 今後の指針のご案内

ボーナスレクチャー