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確率と統計 Probability & Statistics

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Presentation on theme: "確率と統計 Probability & Statistics"— Presentation transcript:

1 確率と統計 Probability & Statistics
平成21年10月1日(1回目) 担当教員:亀田弘之 kameda@cs.teu.ac.jp

2 Probability & Statistics 2009
統計調査の例 表. フランス大統領選挙 by Le Monde 紙 調 査 日 時 ミッテラン ジスカールデスタン 4月27日~28日   51.5   48.5 5月 2日~ 4日   53   47 5月 6日   52   48 5月 7日 5月 8日   52.5   47.7 5月10日 (投票日)   51.75   48.0 単位:パーセンテージ Probability & Statistics 2009

3 Probability & Statistics 2009
統計調査の例 表. 喫煙と肺がん 肺がん患者 正 常 喫 煙 者    60    32 非喫煙者     3    11 単位:人 Probability & Statistics 2009

4 Probability & Statistics 2009
教科書 「初等統計学」 P.G.ホーエル(著)、浅井晃・村上正康(訳) 培風館  (原書: P.G. Hoel: Elementary Statistics, 4th Edition, 1976, John Wiley & Sons.) Probability & Statistics 2009

5 Probability & Statistics 2009
調査 知りたい対象 (未知な調査対象) 得られたデータ (分析可能) 推測 Probability & Statistics 2009

6 Probability & Statistics 2009
本講義の構成 記述統計学 (表・グラフ・基本統計量) 確率 (確からしさの定式化) 推計学 (推定・検定) 3部構成(1と2が中心・3は基礎のみ) Probability & Statistics 2009

7 Probability & Statistics 2009
記述統計学 表・グラフ 度数分布表 ヒストグラム なぜ作るの? どうやって作るの? 基本統計量 平均・分散・中央値・モード これらの定義は? なぜこれらの量を考えるの? これらの量の意味は? Probability & Statistics 2009

8 Probability & Statistics 2009
確率 記述統計学を推計学へと発展させる基礎 ー>思いのほか重要!      (高校で学んでいない人はここで       勉強しよう!) Probability & Statistics 2009

9 Probability & Statistics 2009
推計学 推定 検定 ー> 応用がいっぱいある 学んだ分だけ得をする学問分野 Probability & Statistics 2009

10 Probability & Statistics 2009
調査 確率(sampling) 知りたい対象 (未知な調査対象) 得られたデータ (分析可能) 記述統計 推測 確率(推定・検定) Probability & Statistics 2009

11 Probability & Statistics 2009
統計学は、近代科学の一分野であり、 学ぶ価値は十分あり。 ー>なぜ、高校ではチャンと習わなかったの? Probability & Statistics 2009

12 Probability & Statistics 2009
「確率と統計」の授業概要 身の回りにあふれている情報は、そのまま眺めていても何も語ってくれないが、統計というメガネを通して見ると、さまざまな真実を語り始める。本講義は、このような「確率と統計」に関する基本的な知識と技能とを学生自らが習得することを目的とする。平均と分散、ヒストグラム、確率、統計的推論と検定などの諸概念を理解するとともに、表計算ソフトウェアEXCELによる演習を通じて、簡単な実際のデータ解析も行う。 Probability & Statistics 2009

13 Probability & Statistics 2009
この授業では、社会現象や人間行動や人間のコミュニケーションを、実証的に把握、検証するための様々な技法について講義を行う。特に質問紙法を中心に、質問紙の作成や、調査対象のサンプリング法、調査の実施にあたっての計画と注意、データの収集に至る一連の過程において必要となる知識や技能について学習する。また、社会社会調査における研究倫理についても理解を深める。授業のなかでは調査票を実際に作成する。 Probability & Statistics 2009

14 Probability & Statistics 2009
「調査分析法II 」の授業概要 本講義は、収集されたデータを用いてさまざまな社会現象や人間行動を実証的に把握、検証するための基礎的な知識を習得することを目的とする。データの記述や要約、2変数間の関連についての方法を理解することは、官庁統計やマーケティング調査をはじめとする様々な「社会調査」資料を批判的に検討する力を養う上でも不可欠である。講義においては実際にデータを集計・分析し、レポートにまとめる過程を通じて、データの分析と解釈について学んでゆく。 Probability & Statistics 2009

15 Probability & Statistics 2009
社会調査法 社会には、政府が行う国勢調査、新聞社が行う内閣支持率調査、企業が行う市場調査などたくさん調査があります。本講義ではこのような調査に関して、第一に調査の方法についての知識を獲得すること、第二に、調査結果を利用して社会のことを理解することを目指します。 Probability & Statistics 2009

16 Probability & Statistics 2009
第一の調査方法ですが、国勢調査のように日本に居住する総ての世帯を調べる調査もありますが、多くの場合は調べる集団の構成員全員を調べるのではなく、集団の中から標本(サンプル)を選んで調べ、全体のことを推計する方法がとられます。この方法は標本調査といわれます。この方法を正しく理解しておくことにより、自分で小規模なアンケート調査を正しくに実施できるばかりでなく、他人が行った調査を批判の目をもって評価した上で、それを活用することができます。 Probability & Statistics 2009

17 Probability & Statistics 2009
第二の目標は調査結果で社会を理解するという目標です。政府は国費を使い多くのことを調べています。これらを利用すれば、我々が住む社会のことをより具体的に知ることができます。私達は社会調査を自分で実施することはあまりなく、どちらかといえば、利用する立場にあります。自分で調査結果を分析する訓練の一つとして、「格差」をテーマに選び政府の調査から何が言えるか考察することにします。 Probability & Statistics 2009

18 Probability & Statistics 2009
コメント このように、統計は極めて重要である。 また、統計を学ぶためには確率を知っておく必要がある。 Probability & Statistics 2009

19 Probability & Statistics 2009
今日の内容 統計処理の実際 統計処理の有効性を実感する (デモとしてEXCELを使用する) Probability & Statistics 2009

20 Probability & Statistics 2009
生データ データは計画的に収集しなければ意味がない。 ー>「統計調査」の基本的手法 今は,とにかくデータが手元にあるとする。 Probability & Statistics 2009

21 Probability & Statistics 2009
新生児の体重 新生児の体重60人分のデータ 1988年に収集されたもの Probability & Statistics 2009

22 Probability & Statistics 2009
新生児60人の体重(1998) 表. 新生児の体重 単位はグラム Probability & Statistics 2009

23 Probability & Statistics 2009
データの分析 このデータから何がわかるのか? とにかく分析してみる でもどうやって分析するの? まずは、いろいろやってみよう Probability & Statistics 2009

24 Probability & Statistics 2009
データ分析 データを眺める 大きさの順に並べ替えてみる ソート(sort)するとも言う 最大値と最小値がわかる 表にしてみる 全体の様子がわかりやすくなる 度数分布表と言う Probability & Statistics 2009

25 Probability & Statistics 2009
データ分析 図(グラフ)にしてみよう Probability & Statistics 2009

26 Probability & Statistics 2009
まとめ データを単に眺めるだけではなく、 並べ替えてみる (ソート) 表にしてみる (度数分布表) グラフにしてみる (ヒストグラム) => データの特徴がより分かりやすくなる Probability & Statistics 2009

27 Probability & Statistics 2009
次回は演習! パーソナルコンピュータを用意してください。 EXCELを使います。  (表計算ソフトウェア) Probability & Statistics 2009


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