非会員：
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学生：
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アンケート調査や実験によってデータを得たものの、どのように処理すれば良いかわからないということがあると思います。また、「とりあえずExcelでデータ解析をやってみたら何となくそれらしい結果が得られた」ということで満足してしまうようなケースも多々見受けられますが、ただ単にExcelでデータ解析ができる、というだけでは理解も定着しません。
本講義では、「どのような場合に、どのような統計的手法を用いれば、得られたデータから新たな知見が得られるか」ということを中心に、講師が実際に企業で実践した、また、現在、大学で実践している例を交えて、丁寧に説明します。また、難しくて敬遠されがちな、統計および確率の概念や、それぞれの解析手法の理論については、極力数式を省略して簡単にそのエッセンスを講義し、理解を深めていただきます。さらに、一部講義の後には、Excelを用いてデータを解析する演習を含んでいますので、講義で理論を理解した上で、すぐに実践的に統計処理を活用できるような構成となっています。
I．イントロダクション なぜ統計が必要か？
II．統計の基礎知識
１．基本統計量（平均値，中央値，最頻値，分散，標準偏差など）
２．確率の基礎知識（確率分布，正規分布）
III．検定
１．有意差とは
２．帰無仮説と対立仮説とは
３．平均値の差の検定
４．その他の検定
５．実践例の紹介（自動車の研究における実践例）
６．Excelを用いた演習
IV．因子分析
１．相関とは
２．相関係数
３．実践例の紹介（生体データ解析における実践例）
４．因子分析とは
５．実践例の紹介（Subaru Aromatic Image Mapの開発における実践例）
V．統計モデリング
１．回帰分析と重回帰分析
２．最適なモデルの選択（AIC: 赤池情報量基準）
３．実践例の紹介（電力需給量の研究における実践例）
４．Excelを用いた演習
VI．その他の統計解析の紹介（クラスター分析など）
VII．講座のまとめ なぜ統計が必要か？
