統計講座科目の難易度について□□

　基本講座科目・多変量データ解析科目を「やさしい順」に記述すると下記のようになります。
　　　やさしい統計データ分析入門 (記述統計学）
　　　多変量データ解析�T　　（２単位）
　　　多変量データ解析�U　　（２単位）
　　　統計データ分析�T・�U　（４単位）
　　　統計データ分析�V・�W　（４単位）
　　　多変量データ解析�V　　（２単位）

　勉強したことが、仕事の役に立つ内容は何か考えながら、講義要項を読んでいただければ幸いです。
　特に上記科目のうち、統計データ分析�T (２単位)は一番忍耐のいる科目です。教える方も一番苦労します。

　学ぶ順序は、
　　　統計データ分析�T〜�W、　多変量データ解析�T〜�V、
　　　あるいは、多変量データ解析を―通り学んで、
　　　それから統計データ分析
の順序でもよいと思います。これらを念頭において講義をします。

　「Ｒ」での統計データ分析実習、分散分析法(実験計画法)、経時データ・パネルデータ解析などの科目は、必要に応じて履修を考えられたらよいと思います。

　「Ｒ」は素晴らしいフリー統計解析ソフトです。SPSS、SASなどを使える恵まれた環境にある方は、差し当たっては「Ｒ」は必要ないと思います。蛇足ですが、比較的安いSPSSでも、一式揃えると183万円ほどかかります。

　上記は担当講師の長年の経験に基づくものです。ご参考になれば幸いです。

【補足】：数理統計学における難易度の順序は下記のとおりです。
　　　統計データ分析�T〜�W　（各２単位）
　　　多変量データ解析�T〜�V　（各２単位）
　多変量解析の数学的な部分は、多変数の積分（多重積分）や偏微分方程式システムの解、微分オペレータの固有値などを使いますので非常に難解です。これが理工系のほとんどの大学院で授業がない理由です。数学科でも、授業のある大学は稀です。

　本統計科学研究所公開講座の講義では、多変量解析の活用において、各分析法の本質的な理解と、結果の信頼性を判断できるようにしますが、その際に不必要と思われる難解な数学的な部分は省いています。