• 2024年12月11日(水) 10:30 ~ 17:30

１．データ解析と確率の基礎

　　（１）．データとは何か

　　（２）．度数分布表とヒストグラム

　　（３）．代表的な統計量：平均、分散、標準偏差、中央値、最頻値

　　（４）．事象と確率

　　　　ａ．数学的確率と統計的確率

　　　　ｂ．排反

　　（５）．確率の性質

　　　　ａ．和事象と加法定理

　　　　ｂ．積事象と乗法定理

　　（６）．条件付き確率

　　（７）．独立事象

　　（８）．確率変数

　　　　ａ．確率変数とは何か

　　　　ｂ．確率変数の平均と分散

　　　　ｃ．確率変数の加法と乗法

２．確率分布

　　（１）．確率分布とは何か

　　（２）．離散型分布：ベルヌーイ分布、二項分布、ポアッソン分布、負の二項分布、超幾何分布

　　（３）．連続型分布：正規分布、指数分布、ワイブル分布

３．データのフィッティング方法

　　（１）．モーメント法

　　（２）．最尤法

４．統計モデルとは何か

　　（１）．計数データと計量データ

　　（２）．離散型統計モデルと連続型統計モデル

　　（３）．統計モデルの選択：赤池情報量基準

５．計数データ解析方法：　単一条件下での比較

　　（１）．二項モデルによる解析

　　（２）．ポアッソンモデルによる解析

　　（３）．負の二項モデルによる解析

　　（４）．離散型統計モデルの選択

　　（５）．正規モデルによる解析

６．計量データ解析方法：　単一条件下での比較

　　（１）．正規モデルによる解析

　　（２）．指数モデルによる解析

　　（３）．ワイブルモデルによる解析

　　（４）．連続型統計モデルの選択

７．複数条件下のデータ解析方法

　　（１）．用量反応関係

　　（２）．回帰分析：最小二乗法

　　　　ａ．単回帰分析

　　　　ｂ．重回帰分析

　　（３）．正規モデルによる解析

　　（４）．比率データの解析：ロジスティック回帰分析

　　（５）．計数データの解析

　　（６）．指数回帰モデル

　　（７）．ワイブル回帰モデル

　　（８）．回帰分析のポイント

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