SCHEDULE

スケジュール

日時	講義名	講師	備考
3月29日（金曜）
9：45～10：00	開会・オリエンテーション		受付開始9：30
10：00～12：00	全体講義「テスト得点の統計分析２題」	岩崎学先生（成蹊大学）
昼休み
13：30～15：00、15：30～17：00	コースA 「統計的因果推論入門」	黒木学先生（統計数理研究所）
13：30～15：00、15：30～17：00	コースB 「R入門」	横山暁先生（帝京大学）	ノートパソコンをご持参ください。
17：00～18：00	懇親会
3月30日（土曜）
10：00～12：00、 13：30～15：00、15：30～17：00	コースC 「統計学のFAQ」	青木繁伸先生（群馬大学）
10：00～12：00、 13：30～14：30、15：00～17：00 ※時間の区割りが変更になりました	コースD 「QGISを利用した地理情報データの視覚化」	藤野友和先生（福岡女子大学）・久保田貴文先生（統計数理研究所）	ノートパソコンをご持参ください。
10：00～12：00、 13：30～15：00、15：30～17：00	コースE 「仮説検定の限界を乗り越えるためのベイズ統計学」	岡田謙介先生（専修大学）

講義概要

全体講義　「テスト得点の統計分析２題」

講師　：　岩崎学先生（成蹊大学）

概要　：　　成蹊大学では2010年度入学生から英語能力試験を実施している。試験は，1年次の4月，12月及び2年次の12月に行なわれる。本講演では，2010年度入学生の試験成績を分析した結果を報告する。分析には，regression towards the mean, analysis of covariance, regression discontinuity design, multilevel analysis, ecological inference, missing data analysisなどの統計手法を用いている。
　今一つの話題は2012年11月に実施された「統計検定」における1級の結果の分析である。この分析により，現在の統計教育の現状と問題点ならびに今後のあるべき姿を探っていく。

コースA　「統計的因果推論入門」

講師　：　黒木学先生（統計数理研究所）

概要　：　本コースでは，
Judea Pearl（2009）. Causality: Models of Reasoning and Inference, The 2nd Edition, Cambridge University Press.
黒木学(2009).統計的因果推論-モデル・推論・推測-,共立出版
宮川雅巳(2004).統計的因果推論-回帰分析の新しい枠組み-.朝倉書店
に基づいて, 構造的因果モデルの概要について解説します(ご持参の必要はありませんが、事前または事後にお読み頂ければ理解が深まると思います)。

コースB　「R入門」

講師　：　横山暁先生（帝京大学）

概要　：　本コースはRの初学者・初級者を対象とした実習形式の講習である。 Rの基本的な使い方に慣れ，Rを用いて簡単な統計処理をできるようになることが目的である。講習の前半はRの基本的な使い方を学習する。特にデータの定義や入出力方法についての実習を行う。後半は基本的なデータ処理の方法を学習する。特に基礎集計やグラフの作成，回帰分析等の分析方法についてその操作実習を行う。

受講の際には、以下のページを事前にご参照ください。
https://appsv.main.teikyo-u.ac.jp/~satoru/societies/bsjspringseminar15/index.html

コースC　「統計学のFAQ」

講師　：　青木繁伸先生（群馬大学）

概要　：　実際にデータ解析を行う段階で色々な疑問・問題点に遭遇する。特に，コンピュータによる計算を前提としなかった時代から引き継がれている手法の中には，今となっては不適切なものもある。様々な例を挙げて妥当な選択肢を提案する。

コースD　「QGISを利用した地理情報データの視覚化」

講師　：　藤野友和先生（福岡女子大学）・久保田貴文先生（統計数理研究所）

概要　：　本講義では，地理情報データ（空間データ）を地図上に視覚化する方法について，実習を交えながら解説する．地理情報データの視覚化にはオープンソースソフトウェアのQGISを用いる．講義の前半では，QGISのインストールから始めて，地図データの読み込み，コロプレス図（塗り分け地図）の描画など，QGISの基本的な利用法を中心に実習を行う．後半では，空間統計解析の結果を可視化する方法など，より具体的な事例について実習を交えて紹介する．

※本講義で行う実習については，Windows環境を想定した説明およびサポートを行いますので，MacOSやLinux等のOSを搭載したノートPCを持参された場合には十分な説明およびサポートができない場合がありますことを予めご了承ください．

コースE　「仮説検定の限界を乗り越えるためのベイズ統計学」

講師　：　岡田謙介先生（専修大学）

概要　：　統計学の入門講義では、仮説検定がひとつの到達点として扱われることが多いです。実際のデータ分析においても、たとえば平均値のｔ検定やF検定（分散分析）は非常に多くの分野と場面で使われています。しかし、検定はたしかに有用な側面を持つ一方で、その使われ方が本来の統計学的な含意を大幅に超えてしまっていることについて、多くの批判を受けていることも事実です。本講義では、仮説検定の抱える問題点を整理し、それを克服するためのベイズ統計学による方法論を導入することを目的とします。具体的には、いわゆるt検定や分散分析が行われるような状況において、ベイズ統計学の立場から分析を行うことによりどのように検定の欠点を克服することができるのかを、近年の論文に基づいて紹介します。こうした方法により、たとえば、帰無仮説のような「差がないという仮説」や「不等式制約で表現される仮説」といった、一般的な仮説検定の枠組みでは積極的に評価しにくい仮説を支持することができるようになります。最後に、こうした分析を実際に行うためのいくつかのフリーソフトウェアを紹介します。

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