2025年度/1GBA001103 (公大)

【金5】初年次ゼミナール パソコンを活用しながら学ぶベイズ統計学/S <前期>

全学部・学域混成の少人数編成による必修ゼミナール。入学前の受動的になりがちな学びから、学生自らが動き、働きかける大学での能動的な学びの姿勢を身に付けることを目的とする。 様々な専門分野の教員が設定した特定のテーマについてグループ研究を行う中で、異なる価値観や多様性に接しながら、研究に必要な基礎的・基本的な知識と技法を学ぶ。

担当教員氏名

中山 雄司

科目ナンバリング

XXXCFE1B001-J2 (公大)

授業管轄部署

国際基幹教育機構（学部）

授業形態

演習

開講キャンパス

杉本

開講区分

週間授業

配当年次

1年 (公大)

注意: 配当年次は学部・学科によって異なる場合があるので、UNIPAで確認してください。

単位数

2単位 (公大)

注意: 実際の単位数は学部・学科によって異なる場合があるので、必ずUNIPAで確認してください。

到達目標

１．図書館、各種データベース等を活用して、必要な資料や情報を収集できる ２．収集した情報や他者の意見を取り入れ、論理的に考えることができる ３．適切な形式でレポート作成、発表等ができる

各授業回の説明

授業	授業内容	事前・事後の学習内容
第1回	このゼミナールでは、パソコンを活用しながらベイズ統計学について学びます。第1回はオリエンテーションとして、「どのようにパソコンを活用するのか」、「ベイズ統計学とは何か、高校で学んだ統計学とはどう違うのか」といったことも含めて15回の授業の内容を示し、どのように勉強していけばよいかについて説明します。	授業で配布した資料を、授業の後に読んで復習してください。
第2回	ゼミ生全員の自己紹介を行ってもらいます。また、所属する学部・学科（学域・学類）のカリキュラムを説明してもらいます。 教員は教科書の第1章「ベイズ的思考と日常の推論」について発表し、次回以降の発表資料のまとめ方を説明します。	授業で配布した資料を、授業の後に読んで復習してください。
第3回	担当者が教科書の第2章「確信のなさを測る」について発表し、教員と受講生全員でその内容について議論します。	授業で配布した資料を、授業の後に読んで復習してください。
第4回	担当者が教科書の第3章「不確実さの論理」について発表し、教員と受講生全員でその内容について議論します。	授業で配布した資料を、授業の後に読んで復習してください。
第5回	教員が教科書の第4章「二項確率分布を作る」と第5章「ベータ分布」について発表し、教員と受講生全員でその内容について議論します。	授業で配布した資料を、授業の後に読んで復習してください。
第6回	図書館ツアーを行う予定です。	授業で配布した資料を、授業の後に読んで復習してください。
第7回	担当者が教科書の第6章「条件付き確率」について発表し、教員と受講生全員でその内容について議論します。	授業で配布した資料を、授業の後に読んで復習してください。
第8回	担当者が教科書の第7章「レゴを使ってベイズの定理を導く」について発表し、教員と受講生全員でその内容について議論します。	授業で配布した資料を、授業の後に読んで復習してください。
第9回	担当者が教科書の第8章「ベイズの定理における事前確率、尤度、事後確率」について発表し、教員と受講生全員でその内容について議論します。	授業で配布した資料を、授業の後に読んで復習してください。
第10回	担当者が教科書の第9章「ベイズ事前確率と確率分布の利用」について発表し、教員と受講生全員でその内容について議論します。	授業で配布した資料を、授業の後に読んで復習してください。
第11回	担当者が教科書の第10章「平均化とパラメータ推定の入門」と第11章「データの散らばり具合を測る」について発表し、教員と受講生全員でその内容について議論します。	授業で配布した資料を、授業の後に読んで復習してください。
第12回	担当者が教科書の第12章「正規分布」と第13章「パラメータ推定の道具――確率密度関数、累積分布関数、分位関数」について発表し、教員と受講生全員でその内容について議論します。	授業で配布した資料を、授業の後に読んで復習してください。
第13回	担当者が教科書の第14章「事前確率によるパラメータ推定」について発表し、教員と受講生全員でその内容について議論します。	授業で配布した資料を、授業の後に読んで復習してください。
第14回	担当者が教科書の第15章「パラメータ推定から仮説検定へ――ベイズ的A／Bテストを設定する」について発表し、教員と受講生全員でその内容について議論します。	授業で配布した資料を、授業の後に読んで復習してください。
第15回	前回までの授業内容について、教員と受講生全員で議論します。	授業で配布した資料を、授業の後に読んで復習してください。

成績評価方法

この授業では試験は行いません。 3点の到達目標と関係する課題の提出・取り組み状況により成績を評価します。 合格（C以上）となるには、下記3項目をあわせて合格点（60点）をクリアする必要があります。 •割り当てられた教科書の担当部分をまとめる課題の提出と授業内での発表/授業内容に関する教員の質疑に対する応答。（評価割合 60%） •期末レポート（評価割合 40%）

履修上の注意

第1回目の授業には十分に充電したノート・パソコンを持参して下さい。第2回目以降の授業中にもノート・パソコンを使う計画ですが、状況によっては変更する場合があります。 各回の授業計画は、受講生人数や進度に応じて変更する場合があります。 期末レポートの書き方について、第7回以降に時間を取って説明します。

教科書

ウィル・カート 著（水谷淳 訳）『楽しみながら学ぶベイズ統計』SBクリエイティブ、2020年。 目次 パートI 確率論入門 第1章 ベイズ的思考と日常の推論 第2章 確信のなさを測る 第3章 不確実さの論理 第4章 二項確率分布を作る 第5章 ベータ分布 パートII ベイズ確率と事前確率 第6章 条件付き確率 第7章 レゴを使ってベイズの定理を導く 第8章 ベイズの定理における事前確率、尤度、事後確率 第9章 ベイズ事前確率と確率分布の利用 パートIII パラメータ推定 第10章 平均化とパラメータ推定の入門 第11章 データの散らばり具合を測る 第12章 正規分布 第13章 パラメータ推定の道具――確率密度関数、累積分布関数、分位関数 第14章 事前確率によるパラメータ推定 パートIV 仮説検定――統計学の真髄 第15章 パラメータ推定から仮説検定へ――ベイズ的A／Bテストを設定する 第16章 ベイズ因子と事後オッズの導入――考えどうしを競わせる 第17章 トワイライトゾーンでのベイズ的推論 第18章 データに納得してくれないとき 第19章 仮説検定からパラメータ推定へ

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参考文献

必要に応じて授業中に紹介します。

オフィスアワー

- 外部公開シラバスのためデータがありません / Please use UNIPA syllabus -

教員への連絡方法（メールアドレス等）

- 外部公開シラバスのためデータがありません / Please use UNIPA syllabus -

その他

担当教員は商学部に所属しており、ベイズ統計学をマーケティングの実証研究に応用しています。ベイズ統計学を専門的に研究するというよりは、ベイズ統計学を研究に活用するユーザーです。 ベイズ統計学は理系のみならず文系でも応用範囲が広いということを知ってもらえればと思います。