統計学Ⅰ（B）2026 後期¶
北星学園大学 担当：小野原 彩香
火曜Ⅱ講 10:35〜12:15・B402教室（科目コード 8146）
この授業について¶
我々人間は、進化の過程で「直感」や「経験」に頼る思考癖を身につけてきた。その癖は、日常では速くて便利だが、データの前では系統的に間違える。
この授業では、認知バイアスや「人間味」という名のノイズを取り除き、客観的なデータに基づいて現象を記述し推論するための共通言語＝統計学を学ぶ。計算をひたすら手で解くことはしない。考え方を理解し、Python（Google Colab）で実際に動かして確かめる。
到達目標¶
- 記述統計と推測統計の違いを理解し、使い分けられる
- 「p値」「有意差」の意味を正しく理解し、安易な結論付け（統計的誤用）を批判的に検証できる
- Python（Colab）で基礎的な統計解析と可視化を自律的に実行できる
- AIC・ベイズ推定の基礎を理解し、モデル選択できる
進め方¶
- 講義（考え方）＋ Colab実習（手を動かして確認）＋ ディスカッション
- 評価は 毎回のMoodle課題（100%）。課題にはAIによる自動フィードバックが付く
- 1回あたり平均4〜5時間の予習・復習を前提とする
準備するもの
- Googleアカウント（Google Colabを使う）
- ノートPC または タブレットを毎回持参
授業計画（全14回）¶
| 回 | 日付 | テーマ |
|---|---|---|
| 01 | 9/29（火） | ガイダンスと「直感」の敗北：なぜ統計が必要か |
| 02 | 10/6（火） | 代表値（平均・中央値・最頻値）の性質と、その嘘。外れ値 |
| 03 | 10/13（火） | ばらつきを測る（分散・標準偏差）。正規分布という「仮定」 |
| 04 | 10/20（火） | Python統計処理入門（Colab / Pandas / NumPy） |
| 05 | 10/27（火） | 相関と因果：「相関がある」と「因果がある」の決定的な違い |
| 06 | 11/10（火） | 確率分布と標本。中心極限定理 |
| 07 | 11/17（火） | 推定：点推定と区間推定。信頼区間95%の本当の意味 |
| 08 | 11/24（火） | 仮説検定(1)：帰無仮説とt検定 |
| 09 | 12/1（火） | 仮説検定(2)：分散分析（ANOVA） |
| 10 | 12/8（火） | 回帰分析：単回帰と重回帰 |
| 11 | 12/15（火） | モデル選択とAIC。オッカムの剃刀 |
| 12 | 12/22（火） | ベイズ統計の入り口 |
| 13 | 1/12（火） | 多変量解析への招待（主成分分析 PCA） |
| 14 | 1/19（火） | 総括：不確実な世界で、孤高の意思決定をするための道具として |
開講日程について
休講日：9/22（国民の休日）・11/3（文化の日）・12/24〜1/6（冬季休業）
後期授業期間 9/21〜1/19／後期定期試験 1/20〜1/22 （典拠：学年暦2026 2025.11.19版）