豊富な演習でゼロから学ぶ統計学入門コース｜検定3級レベルの知識をしっかり習得しよう
Why take this course?
このテキストの内容は、統計学の基礎から応用までを網羅しているようです。以下に、セクション5の演習問題の概要を示します。
-
連続型データと離散型データ: 連続型データは、任意の範囲で取りうる実数値の集合に属するデータ（例:体重、温度など）。离散型データは、特定の値の集合に限られるデータ（例:年齢、数量など）。
-
偏差値: 実際の値と予測される値の差を示す値。
-
変動係数: データの標準偏差で分散の度合を示す。
-
帯グラフ: データの分布を視覚的に表現するためのグラフ。
-
相関関係: 2つの変数間の線形関係の強さと方向を示す指標。
-
因果関係: 一つの変数が他の変数の結果に直接影響を与える関係。
-
クロス集計表: 二つ以上のカテゴリーのデータを同時に集計する表。
-
回帰: 一つの変数が他の変数の線形関係の方程式。
-
確率: 某結果が発生する可能性を示す数値。
-
独立試行の確率: 異なる試行結果間に互いに影響を与えない状態での試行の確率。
-
順列: 複数の項目から成り立つ全ての可能な配置のこと。
-
組み合わせ: 重複を考慮しない複数の項目を選んだ場合の全ての可能な組み合わせ。
-
条件付き確率: 特定の事象が発生した後、別の事象が発生する確率。
-
正規分布: 均一で対稱的な分布を指します。
-
二項分布: 2種類の結果から選ばれる場合の概率分布。
-
調査: 実際のデータ収集や研究を行うこと。
-
信頼区間: 真の平均値が含まれる確率の上限と下限を示す間隔。
-
仮説検定: データにかけられた統計的手法で、某種類の統計量が偶然に発生することではないことを確認する。
セクション6では、学んだスキルを応用して実際の研究や分析を行うための指針が提供されます。ボーナスレクチャーは追加的なトピックやより複雑な概念について学ぶ機会として提供されることがあります。これらの問題を解くことで、統計学の理論だけでなく、実際のデータ分析の技術を駆使する能力を身につけることができます。
Course Gallery
Loading charts...