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樋口三郎の授業情報@龍谷大学理工学部数理情報学科

授業情報@龍谷大学理工学部数理情報学科

統計検定勉強会その4その5の予定

2017-06-18統計検定に向けた勉強会をあと2回やります. 全学年全級対応. と言っても, みなさんが一緒に勉強する場所とタイミングを提供するだけです. 自由参加. 出入自由. 樋口も参加してますので, 過去の問題その他について質問があればアドバイスできると思います.

その3その4では, (統計ソフトウェアによる)単回帰, 重回帰, 対応のある/ない2群のt検定, 片側/両側検定あたりをカバーしました.

日本統計学会公式認定 統計検定 2級 公式問題集[2014〜2016年]

日本統計学会公式認定 統計検定 2級 公式問題集[2014〜2016年]

改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定2級対応 統計学基礎

改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定2級対応 統計学基礎

hig3r.hatenadiary.com hig3r.hatenadiary.com

龍谷大学 Office365 で Microsoft Teams が有効化(?)

Microsoft Teams は, Slack 対抗とも見なされるチャットベースのグループウェア. LINE グループ的な側面もある.

龍谷大学は Office365 を導入しているので, 利用権はある. Teams のリリース時には, 情報メディアセンターの Office365 管理者の設定で無効にされていた. 特にアナウンスはないが, 現在は有効化されているようだ. Web, iOSアプリとも全学認証でログオンできる.

相当する Google のサービスは Google Hangouts. こちらも龍谷大学 G-Suite for Education で利用可能.

hig3r.hatenadiary.com

インターンシップ紹介:はてなサマーインターン2017

Webサービス開発のインターンシップの国内最高峰の1つですね. 実施側としては情報系以外, 文系の方も歓迎らしいですが, 数理情報学科で言ったらやはり情報系3,4年生, 大学院生に特におすすめということになります.

本来は, 東京や地方の人にも1か月の京都滞在費出してくれる, という太っ腹なのですが, まあ関西に住んでて京都まで通えちゃう人もどうぞ.

developer.hatenastaff.com

コンテスト紹介:ACM国際大学対抗プログラミングコンテスト(2017) アジア地区予選つくば大会 に向けての国内インターネット予選

過去に数理情報学科チームや, 理工学部の学科連合チームが何度かアジア地区予選に進出しているコンテストです.

2017-07-14午後の国内インターネット予選への出場には大学教員の「監督者」が必要ですが, 出場したいチームがあったら声かけてください.

ACM-ICPC 2017 Asia Tsukuba Regional | 国際大学対抗プログラミングコンテスト2017アジア地区つくば大会

プログラミングコンテストチャレンジブック [第2版] ?問題解決のアルゴリズム活用力とコーディングテクニックを鍛える?

プログラミングコンテストチャレンジブック [第2版] ?問題解決のアルゴリズム活用力とコーディングテクニックを鍛える?

プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造

プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造

オフィスアワー休止のおわび(2017-05-26金45)

都合によりオフィスアワーを休止させていただきます.

数学検定1級を個人受検しよう(2017年7月23日(日))

数学検定1級出題範囲は, 必修が微分積分, 線形代数, 選択が微分方程式, 確率統計などなので, 数理情報学科のカリキュラムで言うと, 大学1年修了でかなりの範囲が, 2年修了でほぼ全範囲がカバーされることになります. 2年生, 3年生の方には数学検定1級をおすすめします. 数理情報学科の行う団体受検では, 準1級までしか受検できませんので, 1級は個人受検することになります.

www.su-gaku.net

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統計検定2級の出題範囲だけど確率統計☆演習Iでやってない内容

以前にも載せてましたが, 数理情報学科の確率統計(系科目)との内容のマッピングで, 科目の内容を最近のものに更新+誤りもちょっと修正.

確率統計及び演習I(2016)で○がついてない(そして実際に出題されている)ところをカバーしろってことですよね.

二項分布は確率統計及び演習Iでやるようになりました. 時系列解析は, 計算科学☆演習Bで扱うようになりました(が, 自分で勉強してもなんとかなりそう).

2級

統計検定2級出題範囲表(統計検定公式ページ) http://www.toukei-kentei.jp/wp-content/uploads/grade2_hani_140901.pdf

大分類 小分類 事項 生活の中の統計技術(2016) 確率統計及び演習I(2016) 確率統計及び演習II(2016) 計算科学及び実習B(2016) 大学院科目群
データソース 身近な統計 調べる場合のデータソース、公的統計など
データの分布 データの分布の記述 質的変数(カテゴリカル・データ)
データの分布 データの分布の記述 量的変数(離散値、連続値)
データの分布 データの分布の記述 棒グラフ、円グラフ
データの分布 データの分布の記述 幹葉図
データの分布 データの分布の記述 度数分布表・ヒストグラム
データの分布 データの分布の記述 累積度数グラフ
データの分布 データの分布の記述 分布の形状(右に裾が長い、左に裾が長い、対称、ベル型、一様、単峰、多峰)
1変数データ 中心傾向の指標 平均値
1変数データ 中心傾向の指標 中央値、最頻値(モード)
1変数データ ばらつきの指標 分散(n–1で割る)、標準偏差、範囲(最小値、最大値)、四分位範囲(四分位偏差)
1変数データ ばらつきの指標 箱ひげ図
1変数データ ばらつきの指標 ローレンツ曲線、2つのグラフの視覚的比較、カイ二乗値(一様な頻度からのずれ)
1変数データ 中心とばらつきの活用 偏差
1変数データ 中心とばらつきの活用 標準化(z得点)
1変数データ 中心とばらつきの活用 変動係数
1変数データ 中心とばらつきの活用 指数化
2変数データ 散布図と相関 散布図、相関係数、共分散
2変数データ 散布図と相関 層別した散布図、相関行列、みかけの相関(擬相関)、偏相関係数
2変数データ カテゴリカルデータ 度数表、2元クロス表
データの活用 単回帰と予測 最小二乗法
データの活用 単回帰と予測 変動の分解
データの活用 単回帰と予測 決定係数、回帰係数
データの活用 単回帰と予測 分散分析表、観測値と予測値、残差プロット
データの活用 単回帰と予測 標準誤差
データの活用 単回帰と予測 変数変換
データの活用 時系列データの処理 成長率、指数化、幾何平均、系列相関・コレログラム、トレンド、平滑化(移動平均
推測のためのデータ収集法 観察研究と実験研究 観察研究、実験、調査の設計、母集団、標本、全数調査、標本調査、ランダムネス、無作為抽出
推測のためのデータ収集法 標本調査と無作為抽出 標本サイズ(標本の大きさ)、標本誤差、偏りの源、標本抽出法(系統抽出法、層化抽出法、クラスター抽出法、多段抽出法)
推測のためのデータ収集法 実験 実験のデザイン(実験計画)、フィッシャーの3原則
確率モデルの導入 確率 事象と確率、加法定理
確率モデルの導入 確率 条件付き確率、乗法定理、ベイズの定理
確率モデルの導入 確率変数 離散型確率変数
確率モデルの導入 確率変数 連続型確率変数
確率モデルの導入 確率変数 確率変数の期待値・分散・標準偏差
確率モデルの導入 確率変数 確率変数の和と差(同時分布、和の期待値・分散)
確率モデルの導入 確率変数 2変数の共分散・相関
確率モデルの導入 確率分布 ベルヌーイ試行 二項分布
確率モデルの導入 確率分布 ポアソン分布、幾何分布
確率モデルの導入 確率分布 一様分布
確率モデルの導入 確率分布 指数分布
確率モデルの導入 確率分布 正規分布
確率モデルの導入 確率分布 2変量正規分布
推測 標本分布 独立試行
推測 標本分布 標本平均の期待値・分散
推測 標本分布 チェビシェフの不等式
推測 標本分布 大数の法則中心極限定理
推測 標本分布 二項分布の正規近似
推測 標本分布 連続補正
推測 標本分布 母集団、母数(母平均、母分散)
推測 標本分布 標準正規分布、標準正規分布表の利用
推測 標本分布 t分布
推測 標本分布 カイ二乗分布
推測 標本分布 F分布表の活用、上側確率点(パーセント点)
推測 標本分布 上側確率点(パーセント点)
推測 推定 点推定、推定量と推定値
推測 推定 有限母集団
推測 推定 一致性、不偏性
推測 推定 信頼区間、信頼係数
推測 推定 正規母集団の母平均・母分散の区間推定
推測 推定 母比率の区間推定
推測 推定 相関係数区間推定
推測 推定 正規母集団の母平均の差・母分散の比の区間推定
推測 推定 母比率の差の区間推定
推測 仮説検定 仮説検定の理論、p値、帰無仮説と対立仮説
推測 仮説検定 両側検定と片側検定
推測 仮説検定 第1種の過誤と第2種の過誤、検出力
推測 仮説検定 母平均の検定
推測 仮説検定 母分散の検定
推測 仮説検定 母比率の検定
推測 仮説検定 母平均の差の検定(分散既知、分散未知であるが等分散、分散未知で等しいとは限らない場合)
推測 仮説検定 母分散の比の検定
推測 仮説検定 母比率の差の検定
推測 仮説検定 適合度検定
推測 仮説検定 独立性の検定
線形モデル 回帰分析 回帰直線の傾きの推定と検定
線形モデル 回帰分析 重回帰モデル、偏回帰係数
線形モデル 回帰分析 回帰係数の検定
線形モデル 回帰分析 多重共線性
線形モデル 回帰分析 ダミー変数を用いた回帰
線形モデル 実験計画の概念の理解 実験、処理群と対照群、反復、ブロック化、一元配置実験
線形モデル 実験計画の概念の理解 3群以上の平均値の差(分散分析)
線形モデル 実験計画の概念の理解 F比
活用 統計ソフトウェアの活用 計算出力を活用できるか、問題解決に活用できるか

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