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values | course_number int64 1 15 | question_number int64 1 5 | question_content stringclasses 5
values | answer_content stringlengths 1 4.12k ⌀ | grade stringclasses 5
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|---|---|---|---|---|---|
C-2021-2_U162 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データの相関、検定、データの分析法について学んだ。データの分布を確かめるためには分散、相関を見ることが大切であり、その方法について学んだ検定では、統計的検定といった有意水準をもとにした検定法を学んだ。データの分析には回帰分析や時系列分析などの方法があった。それぞれの分析法の強いところと弱いところを理解しておく必要がある。 | B |
C-2021-2_U162 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 数学の授業のときは統計的検定のやりかたが良く分からなかったが、この授業をきいて何のためにこのような検定をするのかということが理解できた。 | B |
C-2021-2_U162 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 目的変数、説明変数の言葉が良く分からなかった。最小二乗法のやりかた。 | B |
C-2021-2_U162 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U162 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 統計的検定のやりかたを理解できてよかった。 | B |
C-2021-2_U150 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | null | F |
C-2021-2_U150 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | F |
C-2021-2_U150 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | F |
C-2021-2_U150 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U150 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2021-2_U91 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | null | F |
C-2021-2_U91 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | F |
C-2021-2_U91 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | F |
C-2021-2_U91 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U91 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2021-2_U40 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 検定、相関、回帰、時系列についての説明があった。データの分析の材料としてそれぞれを用いる。相関は２つの量の関係の強さをグラフや数値として示す。相関係数を用いれば２変量が正の相関、負の相関を持つのか、無相関なのかがρ（-1≦ρ≦1）で判別できる。またあるデータに対して帰無仮説が妥当かどうかの判別法として統計的検定がある。検定はそのデータがあまりにも突飛な値でないかを判定できる。回帰は回帰式を用いてデータの関係を数式で記述する。時系列データでは時間の推移が関係し、過去のデータから未来を推定する。
| A |
C-2021-2_U40 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 統計的検定が良く用いられていることが分かった。別の講義で習った数理統計学がこの授業と繋がって考えられたので理解しやすかった。統計的に差を評価する仕組みとして検定が用いられる理由も有効性も分かった。 | A |
C-2021-2_U40 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 多項式近似の扱い方が少しわからなかった。データの数が少ないために変な近似になってしまうので、データ数を増やすことが一番近似に有効だと思った。もちろんデータ数が多くてｎ次関数のようなデータの取れ方をされていれば多項式近似は有効だと思う。 | A |
C-2021-2_U40 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし。 | A |
C-2021-2_U40 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 薬の有効性の検証としてよく検定を用いる。創薬では人への有効性と安全性という面でリスクとベネフィットを天秤にかけることが多いため、統計的検定で効果が正しいか判定するのだろう。検定は想像以上に自分の分野に大きく関わっていることが分かって興味が湧いた。 | A |
C-2021-2_U83 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 相関についてと、それを求めるための回帰について。 | B |
C-2021-2_U83 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 相関と検定、回帰について理解した。 | B |
C-2021-2_U83 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | B |
C-2021-2_U83 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 記述回答のリンクについて問いごとに貼るのか張るのか最後の問いの後にリンクを貼るのかわからなかったので教えていただきたいです。 | B |
C-2021-2_U83 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 相関は高校数学でやったことがあるのでわかりやすかった。回帰や時系列については曖昧で数値化は難しいなと思った。 | B |
C-2021-2_U152 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 検定・相関と回帰・時系列 | B |
C-2021-2_U152 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 相関について詳しく分かった。 | B |
C-2021-2_U152 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | なし | B |
C-2021-2_U152 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | なし | B |
C-2021-2_U152 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 回帰式はよく高校の先生が勉強の結果＝というような式を使っていていたので少し懐かしく思った。 | B |
C-2021-2_U157 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データの広がり具合を知る指標として、分散と相関がある。相関係数を求めることで二つの量の関係性が分かる。統計的検定では、帰無仮説を考えたのちに仮説を信じたとしてそれが起きる確率を過去のデータから計算して、有意水準と比較する。基準より低い場合、帰無仮説を棄却する。回帰分析を使うとデータ間の関係式が分かる。実際にモデル化する際、最小二乗法などで誤差を測定し、それを少なくするように式を調整する必要がある。 | B |
C-2021-2_U157 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 数理統計学の授業で帰無仮説や最尤推定などを習っていはいたが、実際にどのように使われているのかを知ることができた。 | B |
C-2021-2_U157 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | B |
C-2021-2_U157 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | なし | B |
C-2021-2_U157 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | いつもより全体的に少し難しくは感じたが、最終的には理解はできたと思う。テストに向けてしっかりと復習したい。 | B |
C-2021-2_U139 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 相関係数や確率分布に基づいて検定を行うことである事象の正確性を調べたり、回帰分析を行うことによってデータの関係を明らかにすることができる。 | B |
C-2021-2_U139 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 検定の定義や方法、回帰分析、時系列解析の意義を知ることができた。 | B |
C-2021-2_U139 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特になし | B |
C-2021-2_U139 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | B |
C-2021-2_U139 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今学んでいる数理統計学と重なるところがあったので、面白く、理解しやすかった。 | B |
C-2021-2_U128 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | まず、検定・相関での学部ごとへの活用方法を学んだ。政治的有効性間隔の計量分析、物価指数の相関関係、FCVに治療時間の短縮などが活用方法であることを知った。
そもそも相関とは2つの量の関係性を説明する方法である。次に、データと分布についてだ。分布とはデータの種類、量を表し、最小、最大、平均、分散を調べる際に有効である。分散とはデータの広がりのことだ。そしてもう1つ広がりの指標を表すのが壮観で、２つの量が無関係の時は無相関、2つの量の関係が右肩上がりの場合は正の相関、2つの量の関係が左肩下がりの場合は負の相関という。また相関を数値で表したものを相関係数といい、この値をpとすると、pが負の時は負の相関、pが0の時は無相関、pが正の時は正の相関となる。
次に、統計的な評価についてだ。データが不十分の中でも、「差がある」ことを示すときに使う手法である。そして統計的検定検定の基本アイデアの手順として
「差がない」という仮説（帰無仮説）を考え、仮説は正しいと考え、その仮説が起きる確率を過去データを基に計算し、基準とする確率と比較することで、吟味できる。基準より低ければ、間違いであるとでき、基準より高ければ、間違いとは言い切れない（正しいとも言い切れない）。
次に、第2のテーマである回帰・時系列についてだ。ここでも学部ごとの活用方法をあげるならば、通商紛争の裁定、針葉樹丸太の受給の構造の経済学的解明、無機材料の組成式を基にした物性予測などが挙げられた。そもそも回帰分析とはデータの属性の間の関係式を求める分析手法（例えば最高気温とアイスの売り上げ）のことを表し、その時に使われるのが回帰式で基本的には一次関数（y=a*x + b)の形がモデルである。またモデルのあてはめる方法は実際の値と式を基に示された値の誤差（あてはめ誤差）を最小化する方法を最小二乗法と言い、aとbをいじって二乗誤差を1~iまで足して最小化する方法だ。回帰分析には線形近似と多項式近似というあてはめ方法があるが、線形近似の場合は事前データ数が少なくてもオーバーフィッティングは少ないが事前データに対する誤差は大きい、一方で多項式近似の場合は事前データに対する誤差は少ないが汎化能力がない恐れがある。また説明変数が2つ以上の場合は重回帰分析を使う。（例えば、最高気温と日射量とアイスの売り上げの関係について）
また、時系列データとは時間の推移とともに観測されるデータで時系列分析では過去のデータを基に未来のデータを予測することができる。 | B |
C-2021-2_U128 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 数理統計学で統計的検定を習ったため数理統計学の復習にもなりました。また、回帰分析についてはデータ間の関係式は求めることができるが、様々な誤差が生じるため、誤差を小さくする方法があることを知り、面白いと感じました。 | B |
C-2021-2_U128 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 今回は特にありませんでした。 | B |
C-2021-2_U128 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 授業のことではないですが、一度言っていたらごめんなさい。成績評価についてなのですが、期末テストが50%、日誌、小テスト、日誌以外の課題（BR-Map,証明問題)が50%で間違いないでしょうか？ | B |
C-2021-2_U128 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | いままで、情報科学の授業をしていただきありがとうございました。少し難しいところもありましたが、全体を通してとても面白い授業でした。薬学でも習ったことを生かすときが来ると思うので、ぜひ生かしたいと思います。 | B |
C-2021-2_U155 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | null | C |
C-2021-2_U155 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | C |
C-2021-2_U155 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | C |
C-2021-2_U155 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U155 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | C |
C-2021-2_U151 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 相関や検定、回帰について学んだ。 | B |
C-2021-2_U151 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 相関については高校時代に学んでおり、検定については大学で数理統計学を少し学んだので比較的容易に理解できた。また、回帰についても大まかな概要は理解できた。 | B |
C-2021-2_U151 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 汎化能力が低い場合のオーバーフィッティングなど、気を付けることがあり難しいと思った。 | B |
C-2021-2_U151 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U151 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | これまで数学で学んできたことが生かされており、とても面白かった。 | B |
C-2021-2_U167 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | ・相関
・統計的検定
・回帰分析と時系列分析 | B |
C-2021-2_U167 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 相関は相関係数によって関係性を定量化できる。統計的検定についても同様のことが述べられる。確率分布を例としてその確からしさを有意水準によって判定する。回帰分析・時系列分析についても、データをもとに推定を行う数理的な方法について学べた。 | B |
C-2021-2_U167 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | B |
C-2021-2_U167 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U167 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 前回の授業は、直感的に数値の傾向や分布が分かるようにする方法について学んだ。今回授業では、関係を数値で表現する方法について学んだ。関係性の定量化は試験で問題が出ないことを祈る限りである。文系学生も多く履修しているので難しい問題ばかり出ることはないと思いますが、今回の授業で様々な問題が出されると聞いて少し安心できました。一問一答や選択問題が多く出題されてほしいです。 | B |
C-2021-2_U146 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データの表し方 データの用い方 | B |
C-2021-2_U146 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 分散や相関などのデータの表し方 | B |
C-2021-2_U146 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 回帰分析 | B |
C-2021-2_U146 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U146 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 相関や分散を数学以外で初めて見かけて驚いた。大学生になってから数学と関わる機会はなくなったので、復習をして分散や相関について復習したいと思った。 | B |
C-2021-2_U28 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 今回の授業では、相関や分散など広がりを表す指標と統計的検定という母集団に当てはまるかどうかなどを見極める方法を学んだ。 | C |
C-2021-2_U28 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 今回の授業では、統計的検定で5％や1％の信頼度の違いや、相関係数などの様々な指標に潰え知ることができた。
| C |
C-2021-2_U28 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特にありません。 | C |
C-2021-2_U28 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません。 | C |
C-2021-2_U28 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今回の授業では、これまで知らなかった、相関の意味合いや、統計的検定の手法などを知ることができて良かった。これからは、もっと別の例について調べたいと思った。 | C |
C-2021-2_U13 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 分布とはどんなデータがどれくらいあるかということであり、これによって集団の性質がわかる。分散とはデータの広がり具合を数値で表現したもので、これにより集団の比較が可能になる。相関とは二つの量の関係性を説明する方法のことである。相関係数はこの相関の度合いを1以上-1以下の範囲の実数で表したもの。統計的検定とは統計的に差を評価する仕組みで、データが限られた状況でも「差がある」ことを示したいようなときに便利である。統計的検定の基本アイデアとして、まず「差がない」という仮説である帰無仮説を考える。仮説を信じた上でそれが起きる確率を過去データから計算し、基準とする確率（有意水準）と比較する。基準より低いかどうかで判断する。
回帰とは与えられたデータに成り立つ傾向を見つけ出す方法である。回帰分析とはデータの属性の間の関係式を求める分析手法であり、現象の理解や、未知の状況における予測に用いられる。目的関数を説明変数により記述することで回帰式を作りモデルへの当てはめを行う。回帰式を作ることで観測されていないデータも推測することができる。回帰式がy=ax+bの形のモデルは線形モデルといい、aやbの具体値の組み合わせが一つのモデルに相当する。この際、誤差を最小化するために二乗誤差で「あてはめ誤差」を定義する最小二乗法が用いられる。回帰曲線を求めるとき、データになかったxについても妥当な予測結果が得られるかどうかは大切なポイントである。これを汎化能力といい、多項式近似はオーバーフィッティングすることが多いためこの汎化能力において難があると言えよう。なお、回帰分析のうち説明変数が二つ以上の場合を重回帰分析という。時間の推移とともに観測されるデータである時系列データを用いて行われる分析が時系列分析である。 | B |
C-2021-2_U13 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 高校数学で丸暗記した相関係数の意味がわかった。統計的検定はなかなか実践的で面白かった。 | B |
C-2021-2_U13 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特になし | B |
C-2021-2_U13 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | B |
C-2021-2_U13 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 高校や大学に入ってから数学で学んだ要素がたくさん出てきた。点と点が繋がっていく感じが楽しい。 | B |
C-2021-2_U127 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 本日の講義では、データの関係をつかむ上で重要な相関、検定、回帰分析、時系列分析を学習した。相関とは2種類のデータの間の関係性を表すもので、その度合いは絶対値が必ず１以下になるという性質をもつ相関係数で示される。統計的検定は帰無仮説を立て、それを真だと仮定して確率を産出し、有意水準と比較するというプロセスから成る。回帰分析とは、データ間の関係式を求める手法の一つで、目的変数を説明変数によって記述することが特徴である。回帰では主に線形近似と多項式近似のどちらかが用いられ、汎化能力が低いとされるオーバーフィッティングの生じやすさや事前に得られたデータとの誤差の大きさ等の観点が使い分けの基準となる。また、時系列データの分析では、最小二乗法や最尤推定などの方法が存在する。 | B |
C-2021-2_U127 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | データには、分布や平均、分散、相関など、様々な性質があること、データ間の関係式をどのように予測に活かすのか、そして時系列データにおいてはいかに仮説の検証を行うのかを学ぶことができました。 | B |
C-2021-2_U127 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特にありません。 | B |
C-2021-2_U127 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません。 | B |
C-2021-2_U127 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今回の講義では、統計的検定など、数理統計学のような他の講義で学んだ内容もあり、学習がリンクしていることが感じられ、面白かったです。試験に向け、しっかり復習しようと思います。半年間、丁寧なご指導をありがとうございました。 | B |
C-2021-2_U164 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データの相関や誤差について
データ同士の関係式 | C |
C-2021-2_U164 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | オーバーフィッティング | C |
C-2021-2_U164 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | なし | C |
C-2021-2_U164 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | なし | C |
C-2021-2_U164 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 経済分野に結び付きそうな話ばかりで面白かった。 | C |
C-2021-2_U170 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | null | F |
C-2021-2_U170 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | F |
C-2021-2_U170 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | F |
C-2021-2_U170 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U170 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2021-2_U9 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データは、分布や分散、相関などの性質を持っている。分布とは、どんなデータがどのくらいあるのかを表したもので、分布から集団の性質がみえるようになる。分散とは、データの広がり具合を数値で表したもの(定量化したもの)であり、定量化によって集団の比較が可能になる。相関とは2つの量の間の関係性を説明するもので、もう一つの広がりの指標でもある。相関を定量化することで得られるものは相関係数(相関の度合いを-1から1の範囲の実数で表したもの)である。相関係数がわかれば分布の形を少し想像することができる。ただし、相関係数により傾きや形状が分かるわけではないということに注意する。
統計的検定とは、統計的に差を評価する枠組みであり、確率に基づいて差の有無を論じる方法である。統計的検定では、まず帰無仮説(「差がない」という仮説)を考え、仮説を信じた上でそれが起きる確率を過去データから計算する。そしてその計算結果と有意水準(基準とする確率)を比較する。その際、計算結果が基準より低い場合は帰無仮説を棄却できるが、基準より高い場合は帰無仮説を棄却できない。なお、帰無仮説の反対は対立仮説と呼ぶ。
与えられたデータに成り立つ傾向を見つけ出す方法を回帰、観測(データ)をもとに現象を簡略化した「モデル」を作成することをモデリングと呼ぶ。回帰分析とは、データの属性の間の関係式を求める分析手法で、現象の理解や未知の状況における予測に用いられる。回帰分析はデータが時間的に独立である場合に使用できる。また、回帰分析では目的変数を説明変数により記述することで回帰式を作る。回帰の方法として線形モデルを当てはめる場合、二乗誤差の合計が最小になるようにする(最小二乗法)。線形近似の場合、事前データ数が少なくても大きなオーバーフィッティングは少ないのだが、事前に与えられたデータに対する誤差が大きくなってしまう。一方多項式近似の場合、事前に与えられたデータに対する誤差は小さくなるが、大量の事前データがないと回帰結果に汎化能力(未知のデータについて妥当な予測結果が得られるかどうかの能力)がない恐れがある。
一方、時系列分析は仮説の検証や予測に役立てる方法である。時系列モデルを用いた予測では、まず時系列データを取得し、次に定常時系列(トレンドおよび季節成分を除いたランダム部分)を抽出し、分析結果から適切な時系列モデルを作成する。そして、作成された時系列モデルを用いて未来を予測することができる。時系列データのモデルは、ARモデルやMAモデルなど様々である。時系列モデルの推定方法は、主に最小二乗法と最尤推定である。
| A |
C-2021-2_U9 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 分布や分散、相関が何を表しているのかということ。統計的検定の基本的な考え方。 | A |
C-2021-2_U9 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 最尤推定がよくわからなかった。 | A |
C-2021-2_U9 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません。 | A |
C-2021-2_U9 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 数理統計学で勉強したことがあるのですが、統計的検定は苦手なので、学んだのは2度目だけど難しかったです。また、最尤推定がよく分からなかったので、きちんと数理統計学の教科書を確認しようと思いました。 | A |
C-2021-2_U126 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 相関は二つの量の関係性を説明する方法である。分散はデータの広がり具合を数値で表現する。分散だけでは表せない二つの（広がりの）関係を相関で補完的にあらわす。統計的検定とは、統計的に差を評価する枠組みである。統計的検定では、帰無仮説をたてて、それが起こる確率と有意確率を比較して評価する。回帰分析はデータの属性の間の関係式を求める分析方法で、これを用いると、相関よりも詳細に二つのデータの関係を表すことができる。時系列分析をすることで未来のことを推測できる。 | C |
C-2021-2_U126 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 統計的検定と回帰分析の考え方や概念の大枠が理解できた。 | C |
C-2021-2_U126 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特になし | C |
C-2021-2_U126 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | C |
C-2021-2_U126 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 二つのデータ間の関係を示す方法として、相関の内容は高校で履修済みだったが、それ以外にも回帰分析のような相関よりもさらに詳細に評価する方法があると知って興味深く思った。 | C |
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