【みやもと統計講座】統計学ベーシック講座その１「確率分布・推定・検定」【登録3.3万人超の王道ベストセラー】
What you'll learn
- 記述統計（代表値/分散/標準偏差/標準化）
- 確率分布（確率モデル/二項分布/正規分布）
- 点推定（母平均・母分散の点推定）
- 区間推定①（母平均の区間推定）
- 区間推定②（ｔ分布/中心極限定理）
- 区間推定③（母比率・母分散の区間推定）
- 検定①（仮説検定の流れ）
- 検定②（母平均・独立性の検定）
Requirements
- とくにありません（本コース内ではExcelやR、Pythonなどのツール・操作方法はご紹介しておりませんのでその点だけご了承いただければと思います）
Description
※全編の字幕編集が完了しました（2024年2月6日）
統計学の基礎を効率的に学べるベーシック講座です！
「データを標準化してその特徴を確認しておくように」
「このデータの信頼区間を求めておいてくれないか」
「今回の調査結果が統計的に有意と言えるか調べておいてほしい」
「このクロス集計表から統計的に何が言えるのか」
などなどビジネスの現場において統計リテラシーが必要となる場面はたくさんあります。
昨今のAI/機械学習の普及やDX/デジタル化への強いニーズもあり、
このような場面は今後も増えていくと予想されます。
本コースでは上記のような場面で困らなくて済むように、
統計学の入り口とも言える「確率分布・推定・検定」についての
統計リテラシーや確率思考を身につけていきます。
「確率分布」を理解できれば統計的な見方や確率思考が身につき、
「推定」を理解できればデータ（標本）から母集団を語ることができ、
「検定」を理解できれば統計的な仮説思考が身につきます。
また本コースは統計学の初心者の方を対象としており、
数式や記号は必要最小限にしながら豊富な図や言葉で解説を
行っていきます（ただ、重要な数式や記号、理解のために
どうしても必要な数式や記号は用いております）。
初心者の方でも安心して取り組めるコース内容となっております。
この機会にぜひ一緒に一生モノの統計学の知識を身につけましょう！
（注: 本コース内ではExcelやR、Pythonなどのツール・操作方法はご紹介しておりませんのでご了承ください）
こんなことが身につきます
基礎的な統計リテラシー
統計学の「記述統計」の知識
統計学の「確率」や「確率モデル」に関する理解
統計学の「点推定」や「区間推定」に関する理解
統計学の「統計的仮説検定」に関する理解
豊富な図や言葉による統計学の理解
統計学に関する視覚的なイメージ
ダウンロード可能なスライド資料による記憶の定着
Who this course is for:
- 統計学をはじめて学ぶ方
- 統計学を学ぼうとして挫折したことがある方
- 統計学を基礎から学び直したい方
- 統計学とはどういったものか触れてみたい方
- ビジネスでデータを扱うことが多い方
- 統計学の断片的な知識を整理したい方
- 数式や記号よりも図や言葉で理解したい方
- 統計学を学習したいけど教科書を読み込む時間がない方
Instructor
- 4.4 Instructor Rating
- 16,330 Reviews
- 67,474 Students
- 15 Courses
Miyamoto Shota: 講師 / リサーチャー
DXの時代に不可欠となるデータ分析に関する学びを基礎からわかりやすく提供していきます。
独学でデータ分析を学んだ後、シンクタンク在籍中に統計学や機械学習を基礎から丁寧に学び直しています。
基礎的な内容への深い理解をベースとしながら、独学における苦労や難所に関する理解を踏まえ、初心者でもわかりやすく学べるようなコース設計を心がけています。
この機会にぜひ一緒にデータ分析を学んで一生モノのスキルを身につけていきましょう！！
《経歴》
慶應義塾大学法学部卒業後、大手インフラ企業を経て国内シンクタンクにてデータ分析やリサーチ活動に従事。公的統計データやマーケティングデータの分析に加え、統計的手法や機械学習モデルを用いた需要予測、売れ行き要因分析等のリサーチ活動を行ってきました。その後、国内MBAを取得、現在は会社を設立しリサーチ活動や講師業を行っています。
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In the era of digital transformation, I am committed to providing a clear and foundational understanding of data analysis, an indispensable skill set. After self-learning data analysis, I revisited statistics and machine learning from the ground up while at a think tank.
With a deep understanding of the basics, I design courses that are accessible to beginners, taking into account the struggles and challenges of self-learning. Let's learn data analysis together and acquire a skill set that will last a lifetime!
Background:
After graduating from the Faculty of Law at Keio University, I worked at a major infrastructure company, before engaging in data analysis and research activities at a domestic think tank. I have conducted research activities including analysis of public statistical data and marketing data, as well as demand forecasting and sales factor analysis using statistical methods and machine learning models. Following this, I obtained an MBA in Japan and currently run my own company, focusing on research activities and teaching.