• 2022年05月02日(月) 10:30 ~ 17:30

１．なぜ今統計解析にPythonか
　　（１）．統計解析が重要視される背景【データ分析に求められるもの】
　　（２）．統計解析ソフトの選択肢の増大【統計ソフトの現状】
　　（３）．プログラミング言語の多様化とPythonの位置づけ【全体像】
　　（４）．PythonとRの違い【両者の特徴】
　　（５）．Pythonを使うために【PC環境の構築】
　　　　ａ．ANACONDAのインストール
　　　　ｂ．Jupyter Notebookを使う
　　（６）．Pythonでは最低これだけは覚えよう【Pythonの初歩】
　　　　ａ．簡単プログラミング【演算、変数、条件分岐など】
　　　　ｂ．基本モジュールとそのインポート【numpyの使い方】
　　　　ｃ．データを読み込もう【pandasの使い方】

２．Pythonによる記述統計
　　（１）．データを整理してわかりやすく伝えよう
　　　　ａ．データを要約する【要約統計量】
　　　　ｂ．いろいろな要約統計量【平均値、中央値、標準偏差など】
　　　　ｃ．要約統計量をPythonで計算する【pandasとnumpy】
　　（２）．データを視覚化してわかりやすく伝えよう
　　　　ａ．データを視覚化する【散布図、箱ヒゲ図、ヒストグラム】
　　　　ｂ．視覚化をPythonで行う【matplotlibとseaborn】

３．Pythonによる推測統計
　　（１）．統計解析における確率と統計的推測
　　　　ａ．確率の基本を理解しよう【データは確率的に変動する】
　　　　ｂ．測定値は正規分布をする【正規分布の特徴】
　　　　ｃ．統計的推測【母集団と標本】
　　（２）．大きな集団を推定しよう
　　　　ａ．母集団を推定する【標本の無作為抽出】
　　　　ｂ．標準誤差を理解しよう【母平均の推定】
　　　　ｃ．９５％信頼区間を理解しよう【母平均の推定】
　　　　ｄ．Pythonを使って９５％信頼区間を計算しよう【statistics】
　　（３）．差があることを証明しよう【仮説検定】　　
　　　　ａ．仮説検定における仮説の設定【帰無仮説と対立仮説】
　　　　ｂ．２群の平均値の差からp値を求める【t-検定】
　　　　ｃ．２群の有効率の差からp値を求める【カイ２乗検定】
　　　　ｄ．多群の群間差からp値を求める【分散分析】
　　　　ｅ．Pythonを使って仮説検定を行ってみよう【numpy】

４．Pythonを用いた線形モデルによる予測
　　（１）．直線回帰分析【直線的予測】
　　（２）．重回帰分析【説明変数が複数ある場合の予測】
　　（３）．ロジスティック回帰分析【２値の予測】
　　（４）．Pythonでモデルによる予測をやってみよう【sklearn】

５．おわりに

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