工学・心理実験のための統計的思考とPython実践

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本セミナーでは、工学・心理実験で頻繁に用いられる統計手法について、「何を明らかにしたいのか」「そのためにどの解析が必要なのか」という視点から基礎的な考え方を解説いたします。
実験計画、差の検定、関係性の評価、予測、多変量解析までを一貫した流れで解説し、Pythonを用いた演習を通じて、統計結果の解釈と実験・開発への活かし方を詳解いたします。

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プログラム

近年、研究・開発・産業分野においてデータ解析や統計の重要性はますます高まっている。一方で、平均や検定、相関や回帰といった統計手法を「使ってはいるが、意味や前提を十分に理解できていない」ケースも少なくない。  本講座では、工学・心理実験で頻繁に用いられる統計手法について、「何を明らかにしたいのか」「そのためにどの解析が必要なのか」という視点から基礎的な考え方を整理する。実験計画、差の検定、関係性の評価、予測、多変量解析までを一貫した流れで解説し、Pythonを用いた演習を通じて、統計結果の解釈と実験・開発への活かし方を習得することを目的とする。

  1. 統計とは何か、データとは何か
    1. 平均・分散・ばらつきの意味
    2. データ可視化と分布の考え方
  2. 実験計画と統計的比較
    1. 実験計画と仮説
    2. 差の検定 (t検定・分散分析) の意味
  3. 関係性を調べる:相関と回帰
    1. 相関係数の解釈と注意点
    2. 単回帰・重回帰の考え方
  4. 予測という考え方
    1. 説明と予測の違い
    2. 重回帰モデルによる予測演習
  5. 多変量解析の基礎
    1. 主成分分析による次元削減
    2. クラスタ分析によるデータの分類
  6. 応用事例と統計の落とし穴
    1. 生体信号データ・心理実験データへの応用
    2. 統計結果の誤解と注意点

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