本講座のレビューに関して記載された記事数の「直近6カ月の推移」を以下のグラフにまとめました。
Month | Progress |
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6月 | |
7月 | 1 |
8月 | |
9月 | |
10月 | |
11月 |
■このコースのゴール
統計検定3級(R)程度の統計知識を習得し、データサイエンスに必要なスキル体系から次のステップを検討できる。
■受講後にできるようになることの一例
・基礎的な統計学の全体像が俯瞰できる
・平均、分散、相関係数など主要な統計指標の意味がわかる
・推測統計学における確率の考え方がわかる
・標準正規分布を利用した、推定、検定の考え方を理解する
・問題演習を通して、公式を使った計算が身に付く
・データサイエンス周りのスキルを理解し、今後のアクションを検討できる
※いくつか無料のプレビュー動画を公開しておりますので、イメージ確認のためぜひご覧ください。
セクション1 コースのご案内
コース概要と目的
コースの全体像
ご挨拶
セクション2 -講義-データの見方を学ぼう
CHAPTER1:統計学とは?で学ぶこと
統計学とは
データの種類
可視化と散布図
CHAPTER1:小テスト
CHAPTER2:データを視覚的に表現するには?で学ぶこと
度数分布表
ヒストグラムと累積度数
CHAPTER2:小テスト
CHAPTER3:データを分析する指標とは?で学ぶこと
重要な統計指標
平均
分布の中心を表す指標(平均値・中央値・最頻値)
CHAPTER3:小テスト(分布の中心を表す指標)
分散・標準偏差
標準化変量
偏差値
変動係数
共分散
相関係数
CHAPTER3:小テスト(相関係数)
このセクションで学んだことチェック
コラム
セクション3 -講義-確率による表現を学ぼう
CHAPTER1:確率とは?で学ぶこと
不確実性と確率
母集団と標本
記述統計学と推測統計学
確率分布
CHAPTER2:正規分布とは?で学ぶこと
正規分布
期待値
標準正規分布
CHAPTER2:小テスト
このSECTIONで学んだことチェック
コラム
セクション4 -講義-推定と検定の考え方を学ぼう
CHAPTER1:推定とは?で学ぶこと
推定とは
標本分布
(参考)中心極限定理
(参考)標本分散・標本標準偏差
点推定
区間推定(母分散既知)
区間推定(母分散未知)
(参考)母分散の区間推定
小テスト①
小テスト②
小テスト③
CHAPTER2:検定とは?で学ぶこと
仮説検定とは
母平均の仮説検定①
母平均の仮説検定②
片側検定
両側検定
(参考)母分散が未知の場合の検定
このSECTIONで学んだことチェック
コラム
セクション5 -演習-演習により知識を定着させよう
演習の注意点
問題①(連続型データと離散型データ)
問題②(グラフの種類)
問題③(折れ線グラフ)
問題④(度数分布表)
問題⑤(ヒストグラム・箱ひげ図)
問題⑥:(基本的な統計指標)
問題⑦:(基本的な統計指標)
問題⑧:(基本的な統計指標)
問題⑨:(基本的な統計指標)
問題⑩:(基本的な統計指標)
問題⑪:(基本的な統計指標)
問題⑫:(標準化変量)
問題⑬:(標準化変量)
問題⑭(偏差値)
問題⑮(変動係数)
問題⑯(帯グラフ)
問題⑰(相関関係・因果関係)
問題⑱(相関関係・因果関係)
問題⑲(クロス集計表)
問題⑳(相関係数)
問題㉑(相関係数)
問題㉒(相関係数)
問題㉓(相関係数)
問題㉔(回帰)
問題㉕(回帰)
問題㉖(回帰)
問題㉗(確率)
問題㉘(確率)
問題㉙(確率)
問題㉚(確率)
問題㉛(独立試行の確率)
問題㉜:(独立試行の確率)
問題㉝(順列)
問題㉞(組み合わせ)
問題㉟(組み合わせ)
問題㊱(組み合わせ)
問題㊲(条件付き確率)
問題㊳(条件付き確率)
問題㊴(条件付き確率)
問題㊵(条件付き確率)
問題㊶(確率の解釈)
問題㊷(確率変数・確率分布)
問題㊸(確率変数・確率分布)
問題㊹(確率変数・確率分布)
問題㊺(正規分布)
問題㊻(正規分布)
問題㊼(正規分布)
問題㊽(二項分布)
問題㊾(調査)
問題50(調査)
問題51(調査)
問題52(研究)
問題53(標本平均)
問題54(信頼区間)
問題55(信頼区間)
問題56(仮説検定)
問題57(仮説検定)
問題58(仮説検定)
問題59(仮説検定)
問題60(仮説検定)
セクション6 今後の指針のご案内
ボーナスレクチャー
本コースの特徴を単語単位でまとめました。以下の単語が気になる方は、ぜひ本講座の受講をオススメします。
本講座を受講した皆さんの感想を以下にまとめます。
参考になる受講者の口コミやレビューを以下にまとめます。
・統計なんもわからんからの統計検定3級合格記[2024-07-20に投稿]