後期 木曜日 ２講時. 単位数/Credit(s): 2. 担当教員/Instructor: 北原 良夫. 履修年度: 2024. 科目ナンバリング/Course Numbering: KIC-LIN616J. 使用言語/Language Used in Course: 日本語.
大学院専門科目-国際文化研究科専門科目（ＭＣ）
データ統計処理（２）
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Statistical Data Processing (2)
データ処理には統計的な考え方や手法が欠かせない。時間をかけて計画を立て、実際に調査や実験などを行って、苦労の末に得られた貴重なデータも、主観的な印象で漠然と分析するなどその処理を誤ってしまっては、説得力ある主張をすることなどできるはずもない。
この授業では、平均～分散分析（平均・分散・標準偏差、推定・信頼区間、カイ二乗検定・t検定・分散分析等の統計的仮説検定や残差分析・多重比較等の関連事項、など）及び相関～多変量解析（相関・相関係数と関連する統計的仮説検定、単回帰・偏回帰・重回帰、相関行列、因子分析・主成分分析・判別分析・クラスター分析、など）について、理論及び実践の両面から学習する。
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Statistical views and approaches are essential to data processing. Even if useful data has been obtained after much effort at time-consuming planning and investigation or experiment, no valid assertions can be made unless the data is correctly processed.
This course helps students to be equipped with the following statistical knowledge in both theoretical and practical aspects: from mean to analysis of variance (mean, variance, and standard deviation; estimation and confidence interval; statistical hypothesis tests such as chi-squared test, t test, analysis of variance, etc., and the related matters such as residual analysis, multiple comparison, etc.; etc.) and from correlation to multivariate analysis (correlation, correlation coefficient, and the related statistical hypothesis tests; simple liner regression, partial regression, and multiple regression, correlation matrix; multivariate analyses such as factor analysis; principal component analysis, discriminant analysis, cluster analysis, etc.; etc.)
①統計の基本からよく用いられる分析までの理論的側面を身につけ、実際に運用する上での基礎を固めつつ応用力を育成する。
②演習を通し、適切な分析手法を用いて正しいデータ処理ができるようになる。
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1. Students will be equipped with the logical aspects of statistics from its basics to common analytical techniques and will develop a solid base in the practical application of statistical knowledge.
2. Students will be able to process data correctly with appropriate analytical techniques, mainly through exercises.
プリント及びコンピュータを使っての演習を交えた形で、毎回講義を進めてゆく予定である。以下に示す毎回の予定はおおよその目安で、毎回教室で講義を行うことを前提としたものである。対面授業とオンライン授業を併用する場合には、対面授業の回では複数回の項目をまとめて扱うこともある。いずれにせよ、受講者の理解度などに応じて適宜調整する予定である。
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Each lesson includes exercises on a handout and/or on a PC. The following progress plan is likely to be rescheduled according to such factors as students' degree of comprehension.
オリエンテーション、データの整理、代表値、散布度、相関（１）
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Orientation; organization of data, average, degree of dispersion, and correlation (1)
データの整理、代表値、散布度、相関（２）
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Organization of data, average, degree of dispersion, and correlation (2)
統計調査といくつかの定理、推定、確率変数と確率分布（１）
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Statistical investigation and a couple of related theorems; estimation; random variable and probability distribution (1)
確率変数と確率分布（２）、統計的仮説検定（１）
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Random variable and probability distribution (2); statistical hypothesis testing (1)
統計的仮説検定（２）
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Statistical hypothesis testing (2)
統計的仮説検定（３）
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Statistical hypothesis testing (3)
統計的仮説検定（４）
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Statistical hypothesis testing (4)
統計的仮説検定（５）
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Statistical hypothesis testing (5)
相関（１）
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Correlation (1)
相関（２）
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Correlation (2)
相関（３）
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Correlation (3)
相関（４）
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Correlation (4)
コンピュータを使っての演習（１）
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General exercise with PC (1)
コンピュータを使っての演習（２）
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General exercise with PC (2)
コンピュータを使っての演習（３）
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General exercise with PC (3)
授業への参加状況（課題演習等）と学期末レポート（内容については講義の中で具体的に指示する）を総合して評価する。それぞれ50％程度の配点とする予定である。
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Evaluation will be performed comprehensively based on the class activities (exercises, etc.) (about 50%) and the term paper (about 50%). Particular information on the term paper will be given in the course.
教科書は使用しない予定である。必要に応じプリントなどを配付する。図書や論文などの参考資料については講義中に適宜紹介する。
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There are no textbooks. Handouts are distributed if necessary. Reference materials such as relevant books and papers are referred to during lessons if necessary
毎回の授業で学習した内容について、改めて演習を行ったりしながら、復習をしっかりとしておくこと。
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Students are required to thoroughly review each lesson, performing exercises again with exercise questions given at each lesson.
オフィスアワーは特に設けないが、随時来室可（川北合同研究棟2階207号室）。不在の際には、こちらから連絡がとれるよう、ドアのポストに連絡先などのメッセージを残しておいてください（留守番電話も設置してあります）。
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There are no specific office hours, but, if students have any questions or messages, they can visit the instructor's office (Room 207, Kawakita Research Forum) at any time. In case the instructor is not at the office, please leave a message including contact information. Students can contact the instructor by telephone or e-mail. An answer-phone is installed in the instructor's office.