| 目 次 |
統計データ分析入門 ｜ 統計データ分析Ⅰ ｜ 統計データ分析Ⅱ
多変量データ分析Ⅰ ｜ 多変量データ分析Ⅱ ｜ 標本調査法
非線形モデル分析 ｜ マーケティング統計分析 ｜ ビジネスデータ解析
データマイニング分析 ｜ バイオインフォマティクス ｜ 実験計画法
時系列解析 ｜ ノンパラメトリック検定 ｜ 保険統計 ｜ 医学データ解析
極値統計学
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| 科 目 |
内 容 |
統計データ分析入門 |
1. 統計グラフ
2. 度数分布
3. ヒストグラム
4. 中央値
5. 最頻値
6. データの要約
7. 標準化
8. 偏差値
9. 変動係数
10. 散布図
11. 相関係数
12. はずれ値
13. ２値データ
14. 正規分布
15. 標準正規分布
16. 平均の分布
17. 乱数
18. 無作為抽出
19. クロス集計
20. 分割表
21. 相関と回帰
22. 回帰分析（直線回帰）
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統計データ分析Ⅰ |
1. 正規分布に従う現象とその確率計算
2. 母集団と標本：乱数、無作為抽出
3. 正規分布による平均の分布、正規分布によらない平均の分布
5. 母平均の区間による推定：t分布
6. 統計的仮説検定の考え方と検出力：
第1種の過誤の確率（有意水準）と第2種の過誤の確率、検出力
7. 平均の検定、対になったデータの平均の検定：t検定
8. 二標本の平均の検定
9. 分布型によらない検定：
中央値の差の検定、分布の差の検定
10. 二項分布（2値データ）の推定と検定、符号検定
11. 相関係数とその大きさの意味および安定性
12. 回帰分析：最小二乗法の考え方と回帰直線
13. 分析結果の信頼性と現実問題での対応
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統計データ分析Ⅱ |
1. 統計学で出てくるいろいろな確率分布：期待値と分散
2. 標本分布：正規分布の平均と分散の分布、二項分布の比率の分布
3.良い推定量の求め方－尤度関数と最尤推定量
4. 良い推定量の望ましい性質：
不偏推定量、一致推定量、十分推定量、漸近正規性等
5. 良い検定統計量の求め方：尤度比統計法など。検定統計量の例
6. 偶然変量分割表に関する検定：独立性の検定、関連性の検定例
7. 相関係数の統計的意味と仮説検定、Fisherのz検定
8. モデル選択法の基本的考え方
9. ブートストラップ法の基本的な考え方
10. 分析結果の信頼性と現実問題での対応
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多変量データ分析Ⅰ |
＜主成分分析と判別分析＞
1. 主成分分析とは
2. 共分散行列による主成分分析
3. 相関行列による主成分分析
4. ２変量による主成分分析の比較
5. 因子負荷量の意味について
6. 主成分の係数に関する吟味
7. 固有値の大きさに関する吟味
8. 判別分析とは
9. マハラノビスの距離
10. 判別分析の考え方
11. ２変量の判別分析
12. 多変量の判別分析
13. 変数選択による判別分析
14. 線形判別分析の頑健性
15. 変数選択の基準
16. 非線形判別分析
17. 分析結果の信頼性と現実問題での対応
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多変量データ分析Ⅱ |
＜重回帰分析と正準相関分析＞
1. 重回帰モデル
2. 重回帰分析
3. 残差分散、重相関係数
4. 偏回帰係数の信頼区間
5. ダービン・ワトソン統計量
6. 多重共線性
7. リッジ回帰
8. 説明変数の選択
9. 変数選択の基準値
10. 多変量間の関連性：正準相関分析とは
11. 正準相関分析
12.正準相関分析の例
13. 主成分正準相関分析
14. 分析結果の信頼性と現実問題での対応
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標本調査法 |
1．調査の目的と進め方、調査票、母集団と標本、調査の実施
2．標本抽出対象と調査対象、標本数と推定値の精度、標本の偏り
3．系統抽出法、層別抽出法、確率比例多段抽出
4．調査票の役割、調査項目の選び方、回答者の心理
5．質問の回答の形式、無回答の特性、調査票の作成
6．調査の実査、標本の回収率、エディティングとその点検項目
7．調査結果の集計と報告書の作成
8．調査票による誤差、調査員に起因する誤差、無回答誤差
9．調査不能の分析、非標本誤差、標本誤差
11．標本調査の諸問題、統計調査とプライバシー
12．統計調査と予測、今後の課題
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非線形モデル分析 |
1. 非線形性と非線形モデル
2. 回帰分析：モデルと推定，推定量のよさ
3. 非線形回帰分析：モデルと非線形最小二乗法
4. 回帰分析の実際
5. ニューラルネットワーク
6. ニューラルネットによる回帰分析
7. 非線形力学系とカオス
8. 線形時系列モデル
9. 非線形時系列モデル
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マーケティング統計分析 |
＜マーケティング調査の基礎と、データ分析の基本＞
1. 製品戦略、価格戦略、広告・販売・流通等の戦略
2. マーケティング情報システム
3. 調査の種類
4. 調査票の設計
5. 調査データの集計と分析
6. データの統計的分析
7. ハイテク調査
8. いろいろな調査の分析例
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ビジネスデータ解析 |
1. プラントにおける品質データの解析：データの可視化
2. 統計モデルの当てはめと原因結果関係の解析
3. 製品開発における感性評価データの解析
4. 市場調査における品質重視度データの解析
5. 販売における売り上げデータの解析
6. 組織運営におけるマネジメントデータの解析
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データマイニング分析 |
1. デ－タの探索とグラフ
2. デ－タマイニング概論、回帰分析
3. クラスタ－分析
4. 判別分析とロジスティック回帰
5. 決定木分析
6. 交差妥当化
7. ニュ－ラルネット
8. 主成分分析とデータマイニング
9. SOM
10. 連関規則
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バイオインフォマティクス |
1. データベースと相同性検索
2. 分子系統樹の推定
3. 適応進化の統計的モデリング
4. 集団遺伝と遺伝的多様度
5. 連鎖不平衡と集団構造
6. 連鎖解析・関連解析
7. タンパク質と構造、機能、発現
8. タンパク質の分類
9. 立体構造の予測と評価
10. ドッキングシミュレーション
11. 分子シミュレーションと並列計算
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実験計画法 |
＜実験計画法の基本的な考え方と、各方法論の特性＞
1. 実験計画法とは
2. 完全無作為抽出による実験
3. 乱塊法による実験
4. ラテン方格法による実験
5. ２元配置の分散分析
6. ３元配置の分散分析
7. 直交表による実験計画-２水準の場合
8. 直交表による実験計画-３水準の場合
9. 混合分散分析モデルとその応用
10. 分析結果の信頼性と現実問題での対応
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時系列解析 |
1．時系列と定常確率過程
2．トレンドの推定
3．自己相関密度関数の推定
4．スペクトル密度関数の推定
5．自己回帰移動平均
6．非定常時系列
7．時系列の予測
8．経済時系列と分析例
9．非線形時系列モデル
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ノンパラメトリック検定 |
＜各種ノンパラメトリック検定とその特性＞
1. ウィルコクソン検定
2. アンサリー・ブラッドレイ検定
3. ムード検定
4. コルモゴロフ・スミルノフ検定
5. クラメール・フォン・ミーゼス検定
6. アンダーソン・ダーリング検定
7. ラページ検定
8. パーミュテーション検定など
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保険統計 |
1．複利、割引率、内部収益率
2．生存と死亡の確率分布、略算平均余命
3．生命保険、生命保険諸価格の計算
4．生命年金、生命年金諸価格の計算
5．純保険料、利率の確率過程について
6．責任準備金、各年度の保険者損失、連続モデル
7．多重脱退モデル、略算余命
8．クレーム総額の分析、複合ポアソン近似
9．生命表の作成、最尤法、統計的推定、ベイズの方法
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医学データ解析 |
1. 医学研究の３つの目標 バイアス，交絡，交互作用
2. 医学研究のデザイン
3. 生存時間解析のための基礎概念
4. ノンパラメトリックな生存関数の推定・検定
5. 最尤推定，最尤推定量の性質
6. 比例ハザードモデル，部分尤度，生存関数の推定
7. Cox回帰モデルの検証・変数選択，比例ハザード性の検証
8. 生存時間解析の例数設計
9. ロジステイック回帰
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極値統計学 |
1. 極値とその適用
2. 分布の裾の重さと裾の厚さ、順序統計量
3. 極値分布：Ⅰ型，Ⅱ型，Ⅲ型
4. 三つの極値分布とその吸引領域
5. 指数分布とその役割
6. 一般化極値分布
7. 実質的安全量
8. 最尤推定と修正モーメント法
9. 適合診断：確率プロット、分位点プロット
10. 一般化極値分布での推定
11. データベースとモデル選択
12. 観測値間に相関がある場合の極値分布
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