【授業の目的】
統計学の初等的な知識を前提に、数理統計の基礎について概論的に講義する。応用的な視点も取り入れ、統計手法の実データへの適用・解釈ができるように適宜、演習を取り入れる。
【授業の到達目標】
推定および仮説検定の中心的な概念について学ぶ。次の３点を到達目標とする。
１．推定、特に最尤推定の考え方と性質を理解することができる。
２．仮説検定の一般的な考え方を理解することができる。
３．推定、検定の代表的手法を適切に利用することができる。
【授業概要（キーワード）】
データ、統計量、母集団と標本、確率分布、統計的推定、統計的検定、多変量解析
【科目の位置付け】
理工学研究科（理学系）カリキュラム・ポリシー「理工系人材に対して分野にかかわらず共通して求められる基盤的な素養、幅広い知識、多元的な視点・思考法の修得を目的に、分野横断科目を開講する」に関連する。
【授業計画】
・授業の方法
① 授業は板書をしながら、講義形式でおこなう。
② 第１回〜第１４回の授業では、新たに出てきた概念についての説明、例題の解説、演習をおこなう。
③ 第１５回の授業では、期末試験とその解説をおこなう。
・日程
第１回：確率変数と確率分布
第２回：多次元確率分布
第３回：代表的な確率分布
第４回：点推定の基礎
第５回： 有効推定量
第６回：最尤法
第７回： 大数の法則、中心極限定理
第８回：最尤推定量の漸近的性質
第９回：仮説検定の基礎
第１０回：検出力と標本サイズ
第１１回：最強力検定
第１２回：二標本問題
第１３回：分散分析
第１４回：多重比較
第１５回：期末試験とその解説
【学習の方法】
・受講のあり方
遅刻は避けること。単なる暗記で済ませずに、自分の頭を使って充分に考えること。
・授業時間外学習へのアドバイス
十分に理解できるように、分かるまで何度でも繰り返し学習すること。その上で、分からなければ質問をすること。
【成績の評価】
・基準
以下の観点で、演習や課題を取り入れつつ主に試験の結果により総合的に評価する。
① 検定など統計学の基礎理論を正しく理解できる。
② 基礎的な統計手法を用いたデータ解析を実行し、結果を適切に解釈することができる。
・方法
受講態度（２０％）と筆記試験（８０％）
【テキスト・参考書】
特に指定しない。
【その他】
・学生へのメッセージ
統計学は世の中の事象を客観的に眺めるための基本的な道具です。がんばって習得してください。
・オフィス・アワー
講義時に知らせる。
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