大学公開講座のセカンドアカデミー

ICTの進化によりビッグデータが経営資源として活用されるようになり、数学（統計学）の必要性が再認識されています。特にデータサイエンスは統計学と情報学を基盤としており、ビジネス領域だけでなく社会にあふれているデータから「価値」を引き出すために数学的な知識を再度学びなおすことは、非常に有用です。
またビジネスに統計学が必要だというのは、何もビッグデータやAIの専門家だけではありません。統計学の知識や統計的な考え方は、あらゆるビジネス領域で必要不可欠なものとなってきており、統計学（データアナリシス）というデータサイエンスの基礎を理解することによってデータに基づく意思決定ができる能力を身につけることができます。
この講座では統計学の土台となる数学のトピックを学びなおすことにより、ビジネスに役立つ統計学の知識を習得することを目指します。

なお、講座内容の理解を助けるため、初等的な統計学（1変数データの基本統計量・推定・検定など）に関する知識をお持ちいただいたうえで受講されることをおすすめします。

「データサイエンス理論編2」では、第1回目に、複数の変数をもつデータ、すなわち多次元データの統計解析・予測について、統計的仮説検定理論を中心に解説します。多次元データの内容の前に準備として平均の検定などで用いるｔ分布について紹介し、多次元データの基本となる多変量正規分布とその性質、そしてホテリングT^2検定などについてご紹介します。
第2回目は、統計的仮説検定理論の中でも、特に多重比較法について解説します。多重比較法とは、複数の帰無仮説を同時に検定する際に生じる「検定の多重性の問題」を調整する方法論です。基本的な多重比較の考え方や方法論について紹介し、第1回目の内容に関連した、多次元データに対する多変量多重比較法についてもご紹介します。



【キャンセルポリシー】
キャンセル料は受講申し込み完了後から発生しますので、ご注意ください。必ず、受講お申し込み前に東京理科大学オープンカレッジ受講規約〈https://web.my-class.jp/manabi-tus/asp-webapp/jsp/web/tus/base/kiyaku.jsp〉でご確認ください。

社会人一般

名前	瀬尾 隆
肩書き	東京理科大学　理学部第一部　応用数学科　教授／博士(理学)
プロフィール	－

名前	西山 貴弘
肩書き	専修大学 経営学部 教授／博士(理学)
プロフィール	－