統計解析｜シラバス情報

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

統計解析

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

Statistical Analysis

授業コード　Class code

996A123

科目番号　Course number

L2LBART553

教員名

岩下　登志也

Instructor

Toshiya Iwashita

開講年度学期

2026年度後期

Year

2026年度

Semester

②Second semester

曜日時限

月曜4限

Class hours

Monday 4th. Period

開講学科・専攻　Department

創域理工学研究科

Graduate School of Science and Technology

単位数　Course credit

2.00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

実験で得られたデータをどのような手法（方法）で解析するのが適切であるか，その方法論について解説する.
This lecture shows how to analyse data sets which are obtained by experiments with making use of methodology.

目的　Objectives

データを解析する上で必要となる理論的背景の理解と解析手法の選択ができるための知識の習得．
Acquisition of knowledge to understand the theoretical background necessary for analyzing data and selection of analysis method

到達目標　Outcomes

統計解析に対する理解・習得と実践的なデータ解析を自らの判断で手法を選択し、適切な解析結果が得られるようになること．
To obtain appropriate analysis results by selecting method by self judgment of understanding / mastery of statistical analysis and practical data analysis.

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

履修上の注意　Course notes prerequisites

基礎的な微分積分学及び線形代数学の知識を必要とするので、この分野の復習をしておくこと。
Need to review the elementary analysis and linear algebra.

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

予習は必要としないが、各回の講義内容を2時間程度復習をすること。
Needless to prepare for each lecture, but review the content of each lecture about 2 hours.

成績評価方法　Performance grading policy

レポート１００％の割合で評価する。
レポート内容の解説を行う
Research paper:100%

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

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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://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

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

参考書・その他資料　Reference and other materials

授業計画　Class plan

1 　　確率空間と確率変数　　　　　
確率変数と積率の定義を理解する
1 Probability space and random variable
Understanding the definitions of random variable and momonet

2 　　離散型確率分布・連続型確率分布・多次元確率分布
離散・連続・多次元分布を理解する
2 Discrete, continuous and multivariate distributions
Understanding discrete, and multivariate distributions
　　　　　　　
3 正規分布から導かれる標本分布−1
正規分布から導出される標本分布について理解する
3 Sample distributions generated by normal distribution-1
Understand some Sample distributions generated by normal distribution

4 　　正規分布から導かれる標本分布−2
正規分布から導出される標本分布について理解する
4 Sample distributions generated by normal distribution-1
Understand some Sample distributions generated by normal distribution

5　中心極限定理
中心極限定理を理解する
5 Central limit theorem
Undersand the cental limit theorem

6　　統計的推定—点推定・区間推定—
点推定区間推定の原理を理解する
6 Statistical inference - Point and interval estimation -
Understand point estimation and interval estimation

7　統計的推定—最尤推定量・尤度関数、モーメント法—
最尤推定量・尤度関数・モーメント法を理解する
7 Statistical inference - MLE, likelihood function, moment estimator -
Understand MLE, likelihood function, momentestimator

8 正規母集団の下での平均に関する検定問題(1)
平均に関する検定方法の原理を理解する
8 Testing problem for mean under normal population(1)
Understand the procedure of testing for population mean of normal distribution

9 正規母集団の下での分散に関する検定問題(2)
Studentのt-統計量を利用した検定方法を理解する
9 Testing problem for mean under normal population(2)
Understan the testing procedure based on Student's t-statistic

10　　適合度検定(母数既知・未知の離散分布の場合)
分布のパラメータが既知・未知の場合の適合度検定の原理を理解する
10 Testing procedure for goodness-fit
Understand the procedure of the good ness-fit-test for known and unknown parameter cases

11　　一元配置・二元配置分散分析
一元配置・二元配置分散分析の原理を理解する
11 One- and two-way variance analysis
Understand One- and two-way variance analysis

12 多変量解析(1) -- 多変量正規分布とその性質
多変量正規分布の性質を理解する
12 Multivariate analysis(1) - Multivariate normal distribution and its aspect
Understand the definition of multivariate normal distribution and its aspect

13　　多変量解析(2) -- 多変量平均に関する検定問題
平均ベクトルに関する検定方法の原理を理解する
13 Multivariate analysis(2) - Testing problems for multivariate normal distribution
Understand the procedure to test the mean vector of normal distribution

14 多変量解析(3) -- 主成分分析
主成分分析の原理を理解する

14 Multivaqriate analysis(3) - Principal component analysis -
Understand principal componet analysis

15　　到達度評価・総括　　　　　
これまでの内容の理解度を到達度試験により確認をする
試験およびレポートについての解説をおこなう
15 Exam and conclusion
Examination and conclusion

なお、全授業回数のうち半数以上の授業回を対面で受講することを求める。

担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容　Work experience of the instructor

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教育用ソフトウェア　Educational software

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備考　Remarks

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

N