データサイエンス実戦講座［第１回］統計学の基礎と「統計的有意性」の終焉
統計学の基礎から最新の機械学習やディープラーニングまで、データサイエンスの多種多様な手法を学んで研究開発やビジネスの問題を解決する能力を獲得しよう
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Mar 2024
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What you will learn
改訂しました（2024/3/14）。映像と音声をすべて録り直しました。講義内容は基本的に変えていませんが、細部を手直ししました。自然現象や社会現象のメカニズムを分析するデータサイエンスの様々な手法について、複数のコースに分けて1つずつ習得していきます。
第1回目のコースは統計学の基礎です。母集団と標本、記述統計と推測統計、さまざまな確率分布、中心極限定理、平均値や分散の推定、仮説検定などについて、頻度論の考え方に基づく統計学の基礎理論を丁寧に解説します。
頻度論による統計学は今から100年ほど前に生まれました。コンピュータなど無い時代なので、統計学者は数学的に扱えるように様々な仮定のもとに理論を構築しました。例えば母集団は正規分布している等ですが、実際の現象には当てはまらないケースもあります。分析手法の前提条件と現実の問題に適用する上での注意点について学習します。
いま大きな話題になっているのが仮説検定です。アメリカ統計協会(ASA)は2016年に発表した「p値に関する声明」の中でp値の誤用が多いことに注意を喚起しており、2019年には機関誌で“統計的に有意と言うのはやめよう”と提言しています。p値の意味と検定結果の正しい解釈を学びます。
すべてのコース、または、あなたに必要なコースを選択し、実務レベルの演習問題を解いていくことで、大学での研究や企業のビジネスの現場で遭遇する問題に対して、最善の意思決定と行動選択を可能にするデータ分析という強力な武器を手に入れることができます。
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2/16/2023
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4/30/2023
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