• 2015年03月11日(水) 10:30 ～ 17:30

１．はじめに
　・記述統計を学びます。平均、標準偏差、分散、正規分布、等を使ってデータのおおよその傾向を把握します

２．R入門
　・統計パッケージRの使い方を学びます

３．サンプリングと帰無仮説
　・少ないサンプルで何が言えるのかを学びます。帰無仮説を理解しておくと、統計の勉強が一気に楽になります。

４．t分布とt検定
　・サンプルが基準に収まっているかどうかの判定、二つのサンプルが同じところから取り出されたものなのかの判定を学びます。使用前・使用後で変わったのかどうか、等の判定に使います。

５．F分布
　・二つのサンプルが同じ分散を持っているかどうかを判定します。これによって、そもそも二つのサンプルが基準に収まっているかどうかの判定が意味を持つかどうかを調べます。

６．χ2(カイジジョウ)分布
　・観測地と理論値がどれだけ離れているかどうかを判定します。特定の日だけエラーが多いかどうかの判定、年齢と性差で嗜好が異なるかどうかの判定、など、良く使われる判定方法です。

７．回帰分析
　・例えば、身長と体重などのような相互依存関係があるかどうかを調べます。目的をy、変数をxとして、y = a x + b、の形になっていると予測も出来ますね。

８．分散分析と多重比較
　・分析の名前に分散が入っていますが、実は、平均を元に二つ以上の集団が同じところから取り出されたものかどうかの判定です。対象の集団が多くなると、個別二集団の分散分析を繰り返す判定では問題があるので、多重比較が必要です。

日本テクノセンター研修室