統計学の基本が学べる初心者向けの無料講座 相関分析や回帰分析も

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画像はUnsplashより

一般社団法人日本オープンオンライン教育推進協議会(JMOOC)はオンライン講座「統計学入門 2020」を開講している。講座開講期間は2022年3月31日まで。統計学の初学者を対象としている。

本講座では、統計学の考え方、標本分布の特性値の捉え方、母集団の分布の性質やそれを用いた推計や検定、それを実施する際の基本となる確率と確率分布について学べる。自然現象や社会現象において2つ以上の現象が組みになって同時に変化する場合の分析のための相関分析と回帰分析についても学習できる。

【「統計学入門入門 2020」概要】

  • 前提条件:高校レベルの数学の知識
  • 想定学習時間:約7時間程度
  • 目的:経済学、社会科学、人間科学など広い分野で収集したデータを分析する方法の一つとしての統計学を理解すること

具体的な単元は以下のとおり。

  • 第1単元:統計学とは
  • 1−1:統計学の考え方の基礎/分布
  • 1−2:確率
  • 1−3:確率分布
  • 1−4:母集団と標本
  • 1−5:標本抽出の考え方
  • 1−6:無作為標本抽出/標本抽出の応用
  • 1−7:度数分布表の作成の実際
  • 第2単元:標本分布の特性値
  • 2−1:分布の形
  • 2−2:平均
  • 2−3:中央値/最頻値
  • 2−4:分散/標準偏差/変動係数
  • 2−5:分散と標準偏差の意味
  • 2−6:級別データの平均・分散・標準偏差・変動係数の計算
  • 第3単元:確率と確率分布
  • 3−1:確率とは何か
  • 3−2:確率の測り方
  • 3−3:基本的な演算
  • 3−4:確率変数と確率分布
  • 3−5:二項分布
  • 3−6:ポアソン分布
  • 第4単元:一様分布と正規分布
  • 4−1:一様分布の確率密度関数・平均・分散・標準偏差
  • 4−2:正規分布の確率密度関数・平均・分散・標準偏差
  • 4−3:標準正規分布
  • 4−4:正規分布表の基本的な利用法
  • 4−5:正規分布表の応用的な利用法
  • 第5単元:標本平均の分布、母平均・母標準偏差の推定
  • 5−1:統計的有意性
  • 5−2:標本平均の分布
  • 5−3:母平均μの推定
  • 5−4:t分布
  • 5−5:母平均μの推定(小標本の場合/大標本の場合)
  • 5−6:カイ二乗分布の形と確率密度関数・平均・標準偏差
  • 5−7:カイ二乗分布の用途/母標準偏差の推定
  • 第6単元:仮説検定
  • 6−1:統計的仮説検定の基本ステップ
  • 6−2:仮設の設定・検定統計量の決定・棄却域
  • 6−3:母平均μに関する仮説検定(母標準偏差σが既知の場合)
  • 6−4:母平均μに関する仮説検定(母標準偏差σが未知・小標本の場合)
  • 6−5:母平均μに関する仮説検定(母標準偏差σが未知・大標本の場合)
  • 6−6:片側検定/両側検定
  • 6−7:母標準偏差σに関する検定
  • 第7単元:相関分析と回帰分析
  • 7−1:相関関係と相関分析
  • 7−2:正の相関・負の相関 相関関係と因果関係/単純相関と重相関
  • 7−3:単純相関係数の計算の基本/単純相関係数の計算(級別データの場合)
  • 7−4:回帰分析の概要
  • 7−5:回帰式の推計手順 回帰式の意味/回帰式の計算(級別データの場合)

※本講座は、2020年3月時点の情報をもとに構成している