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コース内容

コース概要

現在のビジネスにおいて、既存の判断や意思決定だけではなくデータに基づく判断や意思決定能力が求められています。そこで機械学習・ディープラーニングの出番ですが、これらの手法は数理的な裏付けや統計の考えがベースとなっており、統計学の理解が必要不可欠です。
本コースは統計学基礎の活用編として、「データ分析のための統計学基礎1」で習得した統計学をより深く理解するために数学的な背景を学習し、統計学をツールとして活用する方法を学びます。

学習目標

・統計学の手法を活用し、ビジネスにおける様々なデータ分析ができる

対象者

・統計学の知識を身に付けたい方
・統計検定2〜3級の受験をお考えの方

前提知識

次の2要件を満たす
・「データ分析のための統計学基礎1」を受講しているか同等の知識を持っている
　-分散と標準偏差を知っている
　-相関係数を知っている
　-ツールを用いて、信頼区間95%の母平均推定ができる
　-ツールを用いて、重回帰分析ができる
　-ツールを用いて、有意水準0.05の2標本t検定ができる

・Σ記号や、確率などの数学概念に抵抗がない
　※研修内で復習するので、知識自体は要求しません

（関連するコースへのリンク）

　【TK011】データ分析のための統計学基礎1

スクール環境

Microsoft Excel

内容

●標本統計（応用）
・さまざまな平均値
・変動係数

●確率と確率変数
・確率の基本
・条件付確率とベイズの定理
・期待値と分散の性質
・データの標準化

●基本的な確率分布
・正規分布
・二項分布

●相関と回帰分析（応用）
・共分散
・標準編回帰係数
・多重共線生
・数量化1類

●推定（応用）
・標本平均の平均
・標本平均の分散
・中心極限定理
・不偏分散

●検定（応用）
・Z検定
・独立性検定
・分散分析