独学者のための統計学応用講座

🎓 独学者のための統計学応用講座 - 難しい内容をできる限り簡単に解説してみました！

コース概要

このコースは、统计学の基本的な応用としてモーメント母関数からビックデータ分析までを網羅しています。各テーマは完結型の講義形式で取り扱され、理解点に達しやすいように手書きのホワイトボードを使用します。また、全レクチャーにわたり、板書のキャプチャを参考資料として提供します。これにより、講義を聞きながらメモを取ることで学習効率が高まることが期待されます。

講座の内容

1. モーメント母関数 - 基本的な概念から応用例までを解説します。
2. 生存関数 - 確率論の重要な概念を理解しましょう。
3. マルコフ連鎖・確率推移行列・定常分布 - 系動的システムやデータの時系列分析に必憑の知識です。
4. 2変量正規分布 - 多変量分析の基礎を徹底します。
5. 主成分分析 - データの要因を抽出し、情報の単純化を図ります。
6. 因子分析 - 多変量対応の下で、隠れた構造を明らかにします。
   • 6-1. 因子分析の基本概念
   • 6-2. 因子分析の計算方法
   • 6-3. 因子分析の計算編（詳細な手順を学びます）
   • 6-4. 因子分析の共通性・独自性・寄与率 - 因子分析の結果に深い洞察を得る方法を学びます。
7. 判別分析 - 異なる群に属する可能性を分析し、グループ化を行います。
8. 階層的クラスター分析（最近隣法・最遠隣法・デンドログラム） - 複数の群を見つける方法を学びます。
9. 二元配置分散分析（F値を出すまでの流れ） - 変数間の関係性とその信頼度を評価します。
10. 数量化Ⅰ類 - 統計学の基本的な測定方法を学びます。
11. 判別分析・数量化Ⅱ類 - より複雑な分析問題に対処します。
12. 固有値・固有ベクトル - データの結構を理解するための重要なツールです。
13. 数量化Ⅱ類（続き） - 判別分析の応用として、より高度なテクニックを学びます。

対象受講者

• 統計学を独学で学んでいる大学生や社会人
• 現在理解できていないテーマが明確な人（上記の項目に合致しているか確認してください）

📝 ご注意：この講座では、モーメント母関数からビックデータ分析までの高度な統計学の応用に焦点を当てています。基本的な概念から具体的な計算方法、さらにはデータ分析の実践的なアプローチまでを網羅しており、初心者以外の方が適したコースです。

学習メディア

• ホワイトボード：手書きの講義を通じて直感的に理解を深める。
• 板書キャプチャ：理解の助けとなり、自己学習後でも参考にすることが可能。

講座の目的

このコースは、統計学の応用を実際のデータ分析や研究設計に適用するための知識と技術を身につけることを目的としています。統计学の概念を明確にし、より正確で有効なデータ解析が可能になることをお約束します。

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