科目名[英文名]
バイオ統計学演習Ｂ[Exercise in Biostatistics B]
担当教員[ローマ字表記]
広瀬 修
[
HIROSE, Osamu
]
科目ナンバー
BST2104B
科目ナンバリングとは
時間割番号
20038
科目区分
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講義形態
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開講学域等
理工学域
適正人数
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開講学期
Q2
曜日・時限
木4
単位数
1単位
授業形態
対面と遠隔の併用（対面≧遠隔）
60単位上限
対象外
対象学生
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キーワード
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講義室情報
自然科学大講義棟(総合研究棟Ⅵ) AV講義室（対面と遠隔（オンデマンド）の併用）
開放科目
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備考
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授業の主題
近年，解析の対象となるデータは増加の一途を辿り，データ解析の基礎となるデータ科学の重要性が増している．本講義では，古典的なデータ科学の基礎を固めつつ，データの大規模化にも対応できる解析技術を学ぶ．
学修目標（到達目標）
1. 仮説検定の基礎を学ぶ．
2. 実際に仮説検定を行ってみる．
授業概要
グループワーク：7回程度
１．仮説検定基礎
統計学の基礎となる仮説検定を学ぶ．
２．グループワーク
仮説検定のテーマを各班で自由に設定し，そのテーマに基づいてデータ収集および仮説の検証を行う．
３：プレゼンテーション
講義の最後に総まとめとして仮説検定の発表会を行う．
評価方法と割合
評価方法
出席，レポート（＋中間テスト），プレゼンテーション等で評価する．
評価の割合
出席：1/3, レポート（+中間テスト）：1/3 ，プレゼンテーション：1/3
評価の割合は授業の進度に応じて変更の可能性あり．
授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
特になし．
予習に関する教材
オンデマンド教材（授業内容の一部）
復習に関する指示
特になし．
復習に関する教材
オンデマンド教材（授業内容の一部）
教科書・参考書
特になし
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
質問は授業直後に対応する．
履修条件
特になし
特記事項
特になし
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