【超初心者向け！】数学講師が教えるゼロからの統計学入門／データサイエンス・AIの基礎を身につけよう

単なる数値の羅列を見やすく分かりやすく表現する方法の概要を学びます。視覚化と数値化が主な表現方法になります。

データをまとめる出発点として度数分布表の作り方を学びます。階級の幅、階級値、度数などを数値で表し、データの傾向をつかんでいきます。手作業で度数を数える際の注意点についても学びます。

ヒストグラムの作り方について学びます。ヒストグラムで視覚的にデータの特徴をとらえていくことができます。

ヒストグラムにおける階級の数の決め方について学びます。スタージェスの公式を参考にして階級の数を決めていきます。階級の数とグラフの形状との関係についても学びます。

代表値の１つである平均値の求め方と、平均値のイメージについて学びます。平均値は平らにならしたものととらえることがポイントです。

中央値の求め方について学びます。中央値はデータの個数が奇数のときと偶数のときで、求め方が異なるので注意が必要です。

平均値と中央値のメリット・デメリットを整理します。平均値は外れ値の値の影響を受けやすいというデメリットがある一方、すべてのデータの情報を含んでいるというメリットがあります。

最頻値の意味について学びます。最頻値は度数分布表やヒストグラムでも考えることができます。

３つの代表値（平均値、中央値、最頻値）と分布の形について学びます。貯蓄額の分布など、分布の形が偏った形の場合、３つの代表値は大きく異なる可能性があります。

散布度の中で一番基本となる偏差について学びます。偏差をイメージすることで、散らばり具合を数値でとらえる考え方を身につけます。

統計学における重要な指標の一つである分散について、計算方法と考え方を学びます。グラフを用いて分散を視覚的にとらえていきます。

分散の平方根である標準偏差を導入することで、データの散らばり具合を感覚的に数値でとらえることができるようになります。標準偏差は統計学における重要な指標の一つです。

標準化のやり方についていグラフを見ながら習得していきます。標準化をすることで、異なるデータを比較することが可能になりまうす。

確率で使われる基本的な用語と計算方法について学びます。さいころ投げやコインなげなどを題材に、確率の計算方法を学んでいきます。

さいころ投げとコイン投げの例を用いて、確率がどのように分布しているのかを表す確率分布と確率変数についての意味を理解していきます。確率分布は表とグラフで表すことが可能です。

離散型確率変数と連続型確率変数の違いを理解し、連続型確率分布を相対度数グラフから導いていきます。グラフを細かくしていくことで連続型になる仕組みを理解します。

統計学で最も重要な正規分布の性質について学びます。平均と標準偏差の値によって、グラフがどのように変化するのかを見ていきます。

１シグマ範囲、２シグマ範囲、３シグマ範囲の数値を頭にいれることで、標準偏差の直感的な意味を理解することができます。

標準正規分布の性質を学びます。標準化によってすべての正規分布を標準正規分布にすることができて、正規分布表を用いて確率を求めることも可能になります。

正規分布表の使い方について学びます。標準正規分布における様々な面積を求める方法を習得します。

標準正規分布において確率が９５％となる値について考えます。このレクチャーで求める値は、統計学において頻繁に出てくるので覚えておくことをおすすめします。

正規分布表を用いて、実際の問題を解く練習をします。ある範囲の身長の生徒が何パーセントいるのか、テストである得点を取ると上位何パーセントなのか、といった問題が解けるようになります。

推測統計で使う様々な用語の意味を理解します。母集団と標本の違いについて学びます。

標本平均は標本がどのような値かによって変化します。つまり標本平均は確率分布です。この標本平均がどのような分布になっているのかを学びます。標本平均の分布は推定・検定における重要なツールです。

推定の方法は大きく「点推定」と「区間推定」に分けることができます。それぞれの推定方法の違いを具体例を用いて解説します。

区間推定で使う３つのツールについてご紹介します。１つ目は「標準化」、２つ目は「標準正規分布における９５％確率」、３つ目は「標本平均の分布」です。

母平均の区間推定について具体例を用いて学んでいきます。３つのツールを利用した区間推定のやり方について解説します。

やや複雑な一次不等式（連立）の解き方について解説します。不等式を解いた結果をもとにして区間推定の公式をご紹介します。

母平均の区間推定に関する練習問題とその解説です。

９５％信頼区間は意味を取り違えてしまうケースが結構あります。９５％の正しい意味について解説します。

区間推定において区間が広すぎる場合の対処法を解説します。

母標準偏差σが未知のときの母平均の区間推定について解説します。ある条件を満たせば標本から計算した標準偏差で代用することが可能です。

仮説検定の考え方について学びます。仮説検定ではいくつかの用語がでてきますので、その用語の意味をきちんと理解しましょう。

簡単なコイン投げの例を用いて、仮説検定の考え方や流れについて解説します。

母平均の仮説検定を５つ手順に従って解説していきます。

仮説検定の練習問題です。一度動画を止め、５つの手順に従って問題を解いてみましょう。帰無仮説を棄却できないの意味を解説します。

仮説検定における両側検定と片側検定の違いについて解説します。両側にするか片側にするかは対立仮説によって決まってくることを理解しましょう。

片側検定に関する練習問題です。片側検定と両側検定の棄却域の違いについても解説します。

このコースのまとめ