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社会調査を遂行しておく上で理解しておくべき、調査目的に合った調査企画・設計の方法と、データ蒐集やデータ分析の主要な技法について理解する。基本的な考え方と同時に、現実に遭遇する具体的な問題にどう実際的に対処していくかについても把握する。
This course serves as an advanced course on social surveys. It helps students understand the practical knowledge that should be useful in planning surveys, interviewing, and analyzing survey data.
統計学の基礎を学ぶ。
特に、データ収集・測定の考え方の基本を理解し、代表値や変動の測度の算出、探索的データ解析、クロス集計表など、記述統計学の手法を身につける。
This course serves as an introductory course on elementary statistics for social data analysis, which should be useful for students majoring in humanities and social sciences. It covers various topics in descriptive statistics to help students understand the basics of measurement and data analysis, ranging from central tendency, measures of variation to crosstabulation.
社会調査に必要な統計学について学ぶ。特に、統計的推測・仮説検定の考え方や、平均・比率の差の検定・推定、分散分析、相関分析、回帰分析などの手法について理解する。
This course covers statistics that are needed to analyze social surveys. Topics include statistical inference, statistical test of means/proportions, analysis of variance, correlation, and regression.
Google Classroomのクラスコードは工学研究科Webページ
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-g.html
（大学院シラバス・時間割・履修登録）にて確認すること。
不確実性を有するデータから有効に情報を抽出し問題解決に役立てる統計的モデリングは，自然科学，社会科学の様々な分野で広く用いられる。
本講義では，現象の統計的モデリングの基礎理論から始めて，近年の複雑多様な構造を有するデータから効率的に情報を抽出するための柔軟なモデルの設定法, モデルのパラメータの推定法, そして最適なモデルの選択法に着目する。
なお，学部初年級の確率統計の知識を前提とする。
Google Classroom code: pjmzeuj
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/english/academics/master.html (under "Timetable & Course Description")
Statistical modeling is widely used in various fields of natural and social sciences to extract information from data and to solve problems. In this lectures, we will start from the basic theory underlying statistical modeling of phenomena , and then focuses on (1) how to set up flexible models, (2)how to estimate parameters of models, and (3) how to select optimal models in order to efficiently extract information from recent data with complex and diverse structures.
Background knowledge on elementary probability and statistics are required.
データ科学・AIの核となる統計数理モデルは，不確実性を有するデータから有効に情報を抽出し，様々な分野で問題解決に用いられる. 本授業科目の目的は，主に予測と関連性の説明を目的とした統計数理モデルについて，理論と実践の両面から学び，理解することにある．
Modeling in Statistical Mathematics, which is the core of data science and AI, is used to extract effective information from data with variation and to solve problems in various fields. The purpose of this course is to learn and understand several modeling in statistical mathematics from both theoretical and practical techniques for applying models to data.
量的社会調査を実施する上で必要となるさまざまな技法を習得することを目的とする。受講生は社会調査の企画から実査、分析、報告書の作成までの一連の過程を経験する。調査は東北大学の学生を対象にして行う。「東北大学生の生活と意識」を共通のテーマとして設けた上で、受講生の関心に応じてグループを分ける。
This course offers knowledge and skills that are needed to conduct quantitative social surveys. Students experience a set of processes on social surveys, including establishing hypotheses, designing questionnaires, statistical data analysis, and writing a report. The survey will be aimed at students of Tohoku University. The main theme of the survey will be "Life and attitudes of students of Tohoku University."
多変量解析の応用的なトピックに関して、文献講読と実習を通じて理論と実証分析への適用方法について理解を深める。
This course covers advanced topics in multivariate statistical analysis. Students are expected to gain understandings on the theories and empirical applications through literature review and the practice of data analysis.