１レクチャー完結型の講義となっています。

内容は以下の通りです。

1.平均・分散・標準偏差・共分散・相関係数

2.ローレンツ曲線・ジニ係数

3.歪度・尖度

4.標準化

5.標本抽出法（多段抽出法・系統抽出法・クラスター抽出法・層化抽出法）

6.フィッシャーの３原則

7.ベイズの定理

8.離散型確率分布（ベルヌーイ分布・二項分布・ポアソン分布・幾何分布）

9-1.確率密度関数・累積分布関数 その1

9-2.確率密度関数・累積分布関数 その2

10-1.確率変数の計算（公式まとめ）

10-2.確率変数の計算（共分散の式の証明）

11.回帰分析出力結果の見方

12.一元配置分散分析

13.コレログラム（自己相関係数）

14.独立性の検定

以上の項目について理解することができるようになります。

手書きのホワイトボードでじっくりと解説していきます！

※すべてのレクチャーにおいて、板書のキャプチャを参考資料として用意しています。

講義を聞きながら必要事項をメモすることで学習効率が上がります。

対象受講者

・統計学を独学で学びたい大学生や社会人

・複雑な公式や途中式を簡単に理解したい方

※以下の内容を目的とする方はご注意下さい！この講座では取り扱っておりません。

・プログラミングなどの実践的な内容を学びたい方

・エクセルなどを用いたデータ分析をしたい方

・ビッグデータなどの解析をしたい方