応用物理特別講義４（統計学）

科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)

応用物理特別講義４（統計学）

科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)

Selected Topics in Applied Physics 4 （統計学）

授業コード　Class code

991534M

科目番号　Course number

15PHZZZ207

教員名

山田　庸公

Instructor

Tsunetomo YAMADA

開講年度学期

2024年度後期

Year/Semester

2024, 2nd semester

曜日時限

金曜2限

Class hours

Friday, 2nd period

開講学科・専攻　Department

理学部第一部　応用物理学科

Department of Applied Physics, Faculty of Science Division Ⅰ

単位数　Course credit

2.0単位

授業の方法　Teaching method

講義

Lecture

外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)

-

授業の主な実施形態　Main class format

① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

概要　Description

統計的分析は、自然科学や社会科学における様々な研究領域で用いられており、収集したデータから一定の結論を導く上でなくてはならないものである。また、企業や官公庁などにおいても、データの統計的処理が要求されている。本科目では、基礎的な統計学的手法について講義する。また、研究でデータ分析をする際によく用いられる統計的手法についても適宜紹介し、理解を深める。

目的　Objectives

種々の統計的検定手法を習得し，今後の実験科目および卒業研究においてその知識を活用できるようになること。この科目は、本学科のディプロマポリシー「物理学及びその応用分野を含めた科学についての十分な基礎学力」を身に付けることに相当する。

到達目標　Outcomes

得られたデータに対して効果的に統計的手法を適用することを目指して、適切な実験計画が作成できるようになる。
実験などで得られらデータに応じて、適切な統計的手法が適用できるようになる。

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/

履修上の注意　Course notes prerequisites

-

アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）

-

準備学習・復習　Preparation and review

準備学習
各授業前に次回学習する項目の予習を行う。この際、参考書等を用いて教材内容の理解を深めることが望ましい。

復習
各自授業中に作成したノートを用いて授業内容を復習する。特に、授業中に取り組んだ演習問題があればそれを必要に応じて各自解きなおす。

成績評価方法　Performance grading policy

到達度評価試験(50%)およびレポート課題(50%)により評価する。

学修成果の評価　Evaluation of academic achievement

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書　Textbooks/Readings

教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)

N

書誌情報　Bibliographic information

特に指定しない。

MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料　Reference and other materials

栗原伸一『入門統計学-検定から多変量解析・実験計画法までー』(オーム社，2011)

その他、適宜授業で紹介する。

授業計画　Class plan

第1回記述統計学
データの整理法種々の測定尺度を理解する。代表値の計算方法を理解する。

第2回確率分布
確率についての基礎的内容を理解するとともに、種々の確率分布(ポアソン分布・正規分布など)について学ぶ。

第3回推測統計学
不偏推定量と標本分布標本分布の特徴を理解し、誤差分散・標準誤差の計算方法を学ぶ。

第4回信頼区間の推定
信頼係数、信頼区間および信頼限界について理解し、信頼区間の推定ができるようになる。

第5回カイ二乗分布とF分布
カイ二乗値とF値、およびそれらが従う確率分布を理解する。

第6回前半の総括とレポート課題の発表
前半(第1~5回)までに学んだ重要項目のまとめ。受講生にレポート課題の内容を発表する。

第7回検定の基本
帰無仮説および対立仮説を理解し、統計的検定の手順について説明できるようになる。第1種の過誤および第2種の過誤について理解する。

第8回平均の差の検定
対応のある2群間および対応のない2群間で平均値の差が検定できるようになる。

第9回分散分析1
対応のない分散分析と対応のある分散分析について理解する。

第10回分散分析2
多重比較とその補正、交互作用について学ぶ。

第11回実験計画法
統計的検定を効果的に適用できる実験デザインについて学ぶ。フィッシャーの三大原則を理解する。

第12回統計的検定手法の適用例1
各種データに対して、統計検定の手法がどの様に適用できるのか、その実用例を紹介する。

第13回統計的検定手法の適用例2
前回(統計的検定手法の適用例1)のつづき。

第14回本講義の総括
本講義で学んだ重要項目についてまとめる。

第15回到達度評価試験とその解説

授業担当者の実務経験　Work experience of the instructor of the class

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教育用ソフトウェア　Educational software

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備考　Remarks

特になし。

授業でのBYOD PCの利用有無　Whether or not students may use BYOD PCs in class

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授業での仮想PCの利用有無　Whether or not students may use a virtual PC in class

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