統計学 第１週

統計学セミナーの第一週に出席してみて、想像していた内容と違うことがわかった。

つまりせっかく日本から持ってきた、私が大学時代に使用していた教科書はあまり役に立たないということだ。

そのため備忘録として講義内容のまとめを記す。

Statistics

講義区分：必修

講義頻度：90分/週

講義時間：月曜9:50~11:20

講義形式：セミナー

割当単位：３単位

講義回数：12回

ー　テスト形式：コンピューター（エクセル）ー

最終試験：70点

課題：30点 

追加点：10点（講義毎の小テストによる）

評定レンジ

5（90-100）：Excellent

4（80-89）  ：Good

3（65-79）  ：Satisfactory

2（55-64）  ：Pass

1（0-54）    ：Fail

指定テキストはこれ。

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講義は学生用プラットフォームにアップロードされるスライドをもとに実施される。

統計は、端的、また数的に現象を記述・モデル化をすることが主題で、実践（データ採集、計算、解析、発表）と科学的方法論（統計理論、解析・解釈手法）を学ぶことがこの授業の目的である。

個別データではなく、マスデータの記述、解析、解釈に使用される。

Basic Definitions

　Population（母集団）…例：自動車業界の労働者

　Variable（変数）…例：自動車業界の労働者の年齢

　　Common Variables ⇔ Distinctive Variables（調査対象となる）

　　　例：産業（自動車業界）　例：給与額

　Types of Variables

　　Qualitative（定性）…例：デジカメのブランド

　　　Territorial…例：会社本社

　　Quantitative（定量）…例：フロア広さ

　　　Temporal…例：誕生年

上記に列挙したものを計測する手段が以下。

数的でない要素も数字へと置き換えることが可能。

Scales of measurement（測定の尺度）

　Nominal Scale（名義尺度）

　　…データ分類（数字の大きさや順番に意味はない）

　　　例：男１　女０

　Ordinal Scale（順序尺度）

　　…ランキングや順番（数字の間隔については情報がなく、順番が意味を持つ）

　　　例：競争の順位、成績グレード

　Interval Scale（間隔尺度）

　　…数字の間に等しい距離（開始点は任意に与えられ、０は特別な意味がない）

　　　　※比率計算は不可

　　　例：温度計、西暦、誕生日、IQテストスコア

　Ratio Scale（比例尺度）…２つの値の相対比率が算出可能、絶対０点がある

　※All mathematical operations can be interpreted on a ratio scale of measurement

　　　例：重量、距離、年齢

得られたデータに関して、確からしさの定義は以下。

Accuracy of the Data

Sources of errors は recording と sampling から成る。

データ誤差

　Absolute and Relative Error Limit（絶対誤差と相対誤差）

　A：Measured data（測定値）

　a：Absolute error limit（絶対誤差限度）

　α：a/A Relative error limit（相対誤差限度）

例１：2017年の卒業生283,000人、誤差a=500、α=500/283,000=0.18%

例２：35,000人、誤差a=500、a=500/35,000=1.43%と例１を比較した場合、

In absolute terms、例１と２のデータの確からしさは同じだが、In relative terms、例１の数字の方が誤差は小さい

以上、初週の内容まとめ終わり。

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