| ○講義概要 |
この授業では，統計的な構造を理解するために，コンピュータ・シミュレーションによって，分布と確率を扱う。主な内容：乱数と確率，モンテカルロ法とExcelマクロ，二項分布とその性質，ポアソン分布とその応用，中心極限定理と正規分布，母集団割合の推定，標本平均と標本分散の分布，命題の成立確率と信頼区間，相関と回帰など。実習授業であるため，設備定員を超える希望があった時は抽選を行う（前提条件：表計算ソフトがある程度扱えること）。
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| ○評価方法 |
毎回の課題，前期課題，最終レポートまたは最終課題によって評価する。
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| ○授業計画 |
| 1 | 授業の紹介、乱数関数を使った実験の実習 |
| 2 | 「ランダム」という概念、現実の乱数、乱数利用方法の紹介 |
| 3 | 範囲名の補助説明、簡単なマクロ |
| 4 | マクロ：繰り返し、範囲への書き込み |
| 5 | サイコロのモンテカルロ実験（マクロ＆大数法則） |
| 6 | 二項分布のモンテカルロ実験 |
| 7 | 分岐と組み合わせ数（大数法則、確率、概念的な処理） |
| 8 | 二項確率の計算と、それを用いた極限の観察 |
| 9 | 二項分布の極限、無理数e、ポアソン分布 |
| 10 | ポアソン乱数、応用シミュレーション（1） |
| 11 | ポアソン乱数、応用シミュレーション（2） |
| 12 | 中心極限定理－1：観察中心 |
| 13 | 中心極限定理－2：モンテカルロ実験 |
| 14 | 確率変数の標準化、一般の正規分布 |
| 15 | 二次元正規乱数 |
| 16 | 二次元正規分布と条件付分布 |
| 17 | 推定値の分布と統計的推論についての予備的考察 |
| 18 | 推定値の分布（標本平均、標本分散） |
| 19 | 推定値の理論分布 |
| 20 | 命題の成立確率 |
| 21 | Student'st統計量と信頼区間 |
| 22 | 相関：散布図と標本相関係数 |
| 23 | 回帰：回帰直線と回帰係数推定値の信頼区間 |
| 24 | 時系列：自己相関・自己回帰（1） |
| 25 | 時系列：自己相関・自己回帰（2） |
| 26 | 動的挙動の分析 |
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By：上智大学学事部学務課
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