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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.
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.
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.
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.
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.