統計検定2級対応 統計分析基礎講座

統計検定2級対応 統計分析基礎講座

データドリブンな意思決定に必要な基礎知識を豊富な演習を通して学ぶ

データに基づいて事象を客観的に判断し、科学的に問題を解決する能力は、業種問わず実務において必要とされています。特に統計学は実証分析やデータに基づいた意思決定のために用いられます。統計学の知識を利用することで、立てた仮説に対してデータをもとに検証するデータドリブンなビジネスを進めることができます。
本講座では、データから現状を把握するための可視化手法・各種統計量の確認方法、適切なデータの収集方法および仮説の構築と検証を行うための基礎理論について学びます。本講座のカリキュラムは統計検定2級の出題範囲にも対応しているため、統計検定が定める国際的に通用する実務的な統計活用スキルを身につけることができます。

講座で得られる知識・スキル

  • データから現状を把握するための可視化手法・各種統計量の確認方法
  • 適切なデータの収集方法や実験計画の策定方法
  • 仮説の構築と検証を行うための基礎理論

受講に必要なスキル・前提知識

必須スキル

推奨スキル

講座の特長

  • 統計分析における重要な基礎知識をわかりやすく学べる
  • 統計分析ツールを適切に使いこなすための基礎理論を丁寧に解説
  • 統計検定2級の出題範囲に対応

無料トライアル版
統計検定2級対応 統計分析基礎講座

統計検定2級対応 統計分析基礎講座のうち、分散分析が視聴できます。まずはトライアル版でスキルアップAIの講座の雰囲気やわかり易さを体験してみてください。

無料トライアル版に含まれる内容(約30分相当)

  • 分散分析

講座概要

講座名 統計検定2級対応 統計分析基礎講座
受講スタイル オンライン講座
お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式の講義を受講いただけます。
講座時間 動画講義約8.5時間(演習時間除く)
料金

110,000円/1名(税込)

料金に標準で含まれるもの
  1. 動画講義
  2. 講座資料
  3. チャット質問対応
  4. 理解度確認テスト

お見積り請求についてのお問い合わせはこちら
見積り請求

※本講座/他講座との併合お見積りについては上記よりお問い合わせください

カリキュラム

DAY1DAY2DAY3DAY4

DAY1

記述統計学の基礎

  • 変数の分類
  • 量的データのグラフ表現
  • 量的データの縮約表現
  • 質的データのグラフ表現
  • 2変数データの記述と要約

推測のためのデータ収集法

  • 調査・研究のデザイン
  • 標本調査と無作為抽出

DAY2

事象と確率

  • 事象と確率
  • 条件付き確率
  • ベイズの定理

確率変数と確率分布

  • 期待値と分散
  • モーメント
  • 離散型確率分布
  • 連続型確率分布
  • 2変数の確率分布
  • 大数の法則と中心極限定理

点推定と区間推定

  • 点推定と区間推定
  • 1標本問題|1つの母集団に関する区間推定

DAY3

復習|区間推定とは?

2標本問題|2つの母集団に関する区間推定

  • F分布
  • 母平均の差の区間推定
  • 母分散の比の区間推定
  • 母比率の差の区間推定

仮説検定

  • 仮説検定の考え方と母平均の検定(分散既知)
  • 母平均の検定(分散未知)
  • 母分散の検定
  • 平均値の差の検定(分散既知)
  • 平均値の差の検定(分散未知)
  • 等分散の検定(母分散の比の検定)
  • 母比率の検定
  • 母比率の差の検定

DAY4

分散分析

  • 分散分析の基礎
  • 実験計画法

回帰分析

  • 回帰分析とは
  • 単回帰
  • 重回帰
  • 決定係数
  • 回帰係数の区間推定
  • 回帰係数の検定
  • 回帰の有意性の検定

時系列データの分析

  • 時系列データとは
  • 周期性の分析
  • トレンドの分析
  • 変動の要約

補足|Jupyter Notebookを使った可視化・回帰分析・分散分析

※カリキュラムは変更となる場合がございます。

カリキュラム詳細が知りたい方はこちら
お問い合わせ

法人研修のご相談はこちら
※法人研修をご検討の場合はカスタムも可能です

開催日程

オンライン講座

お客様ご自身のPCにて、ご都合に合わせた時間、場所で動画をオンラインでご視聴いただけます。随時お申し込み可能です。受講方法については、お支払い確認後、3営業日以内にご案内いたします。
※動画視聴期限は、動画共有日から1年間となります。

講師紹介

  • 斉藤 翔汰

    スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻(現:情報環境専攻)修了。修士(情報学)。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。

ご案内

PCの動作環境

・MacOSX 10.9 以上
・Windows 8 以上(64bit必須)

事前準備

  1. Webブラウザ Google Chrome のインストール
    ※ 他のブラウザの場合,ハンズオンの際に実行結果が表示されない場合があります
  2. Anaconda3-2019.03 のインストール
    • 「Anaconda3-2019.03」は、Anaconda installer archiveよりダウンロードできます。
    • ご利用のOS環境に合わせて以下をダウンロードしてください。
      • Windows
        • 32bit:Anaconda3-2019.03-Windows-x86.exe
        • 64bit:Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe
      • macOS
        • Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64.pkg
    • インストール手順は、こちらをご参照ください

FAQ

動画の視聴期限はいつまでですか?

動画共有日から1年間です。

チャット質問期限はいつまでですか?

動画共有日から3ヶ月間です。

講座共通のFAQ

更新日:2021.08.03

関連する講座

Page Top
お申し込みはこちら