【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、学生主体型授業
【学生主体型授業（アクティブラーニング）について】
D-1．演習、実習、実験等を行う機会がある。：1～25％
【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。
【SDGs（持続可能な開発目標）】
04.質の高い教育をみんなに
【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回から第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・準備学修に必要な学修時間の目安】
・受講のあり方
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。不明な点はそのままにせず、質問をすること。
・授業時間外学習（予習・復習）のアドバイス
板書の内容を中心として、理解できるまでじっくり考えながら、繰り返し学習すること。また、演習問題は確実に解けるようになるまで、繰り返しトレーニングをすること。
自主的な学修時間の目安は４時間／週である。
（注）大学設置基準で、1単位の授業科目は45時間の学修を必要とする内容をもって構成することが標準と定められている。
【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 推定、検定の考え方を理解できる。
② 最尤推定量の性質を理解できる。
③ 学んだ概念を適切にデータへ応用できる。
・方法
受講態度（２０％）と筆記試験（８０％）の合計点によって評価する。
【テキスト・参考書】
事前にテキストとして指定するものはないが、授業進度、学生の理解に合わせて、適宜、指定する。また、参考図書は講義の際に紹介する。
【その他】
・学生へのメッセージ
統計学は広範にわたる研究領域で利用される基本的な道具です。がんばって修得しましょう。
・オフィス・アワー
事前にメールでアポイントメントを取ること。その都度、対応する。
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