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シラバス(基盤教育科目09)

印刷用ページを表示する 掲載日:2017年5月1日更新

講義名

データサイエンス入門

Course

Introduction to data science

対象学科

看護学群(必修)/事業構想学群(必修)/食産業学群(必修)

年次・学期・単位

1年次/前期/2単位

担当教員

三浦幸平 富樫敦  須栗裕樹  秋月治  萩原潤  須田義人

授業概要

標本データの構造を理解する手法として記述統計を基礎とした解析法を学び,基本統計量を用いて標本データの整理法を理解する。身近な標本データをあげ,その種類の違いを理解し,適した処理法やグラフ・表による整理・表現法を,PC(パーソナルコンピュータ)を用いて学ぶ。これらを通じて標本抽出や実験の意義と必要性を理解し,標本から母集団の特徴を推測する基礎的な考え方を習得する。また,確率変数の意義と性質に関する理解を深め,確率的思考法を身に着ける。

ディプロマ・ポリシー(DP)との関連

【知識・技術:◎】【思考力・判断力:◎】【表現:○】【主体性:△】【協働性:-】

到達目標

[1]  データの構造を理解し,傾向を捉えて適切にかつ簡潔に表現し,説明できる。[2] PC操作と解析ソフトの利用法を学び,データを整理・加工し集計・解析できる。
[3]  確率的思考方法を身に着け,標本抽出と推測の基礎的考え方を習得する。

授業計画

内容

第1回

コンピュータの利用と応用

第2回

ワードによる文章作成と応用

第3回

パワーポイントによる作図・加工と応用

第4回

エクセルによるデータ整理と集計

第5回

標本データの種類,観察・調査・実験,集計法

第6回

表とグラフ(度数分布を含む),基本統計量,標本データの特性

第7回

標本分布の値のばらつきを示す特性値

第8回

分散の変形と計算

第9回

確率分布の基礎と二項分布(ベルヌーイ試行の確率分布)

第10回

離散型確率変数の期待値と分散

第11回

連続型確率変数の期待値と分散(正規分布の応用)

第12回

標本平均の分布と標本分散の分布(カイ二乗分布とF分布)

第13回

点推定と区間推定

第14回

仮説検定の考え方(両側検定と片側検定,過誤)

第15回

平均値に関する仮説検定(母分散の利用)

第16回

到達目標の評価(定期試験)

評価方法・評価基準

定期試験を実施する。また毎回コメントカードで質問等を受け付け,その内容と参加状況を調査する。講義の節目に課題問題を3回課し(各10%の計30%),講義への参加状況を踏まえた上で定期試験を課し、その点数(70%)との合計(100%)で到達目標への到達度を評価する。詳細は,初回時に基準評価表(ルーブリック)で説明する。

教科書

統計学教育研究会(編) 「らくらく統計学」 ムイスリ出版

参考書

日本統計学会(編)「統計学Ⅰ:データ分析の基礎 オフィシャルスタディノート」 日本統計学会日本統計学会(編)「統計学Ⅱ:推測統計の方法 オフィシャルスタディノート」日本統計学会

他の科目との関連

本講義は,データを取り扱う全科目と数量表現(表やグラフ等)されている部分を理解するための基幹となる重要な科目である。十分に理解できる力を身に着けるには共通して「基礎統計学」を,そして看護学群では「疫学ⅠおよびⅡ」や「看護情報学ⅠおよびⅡ」,事業構想学群では「応用統計処理」や「多変量解析」,食産業学群では「応用統計学」をそれぞれ履修し知識や技術を深めること。

事前・事後学修

講義内で取り扱うサンプルデータについて,毎回学ぶ方法で統計解析を行って復習すること。また,教科書の巻末問題を予習して講義に臨むこと。適宜課題として課す。

備考

コメントカードは,毎回の講義の内容に対する質問や意見を記載すること。また,毎回PCを持参しデータ整理や加工作業に慣れること。

Course Description

Sampling, data structure, descriptive statistics