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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/3p-kowrm/
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Coursera上的“数据科学实战课程（第三回）：假设检验的彻底理解与P值风险对策（后篇）”课程，将继续深入探讨假设检验，这是数据科学实践中最常用的统计方法之一。课程旨在帮助学员理解检验原理，并将其应用于现实世界的问题解决。 **课程重点包括：** 1. **制定行动计划与风险对策：** 课程强调，检验本身是为了估计假设发生的频率，而无法直接确定假设的真伪。因此，需要针对“真实与虚假”假设以及“正确与错误”判定这四种情况，制定相应的行动计划和风险对策。学员将学习如何建立这些对策。 2. **结合参数检验与非参数检验：** 现实世界中的数据分布往往不遵循正态分布。因此，仅依靠假设母群体服从正态分布的参数检验是不够的。本课程将介绍非参数检验，这类检验适用于处理偏态分布或包含异常值的数据。通过结合这两种方法，学员可以获得更强大的分析能力。 3. **运用统计分析软件：** 理论知识需要通过实践来掌握。课程将使用阿姆斯特丹大学开发的免费统计分析软件JASP，通过实际的练习题来提升学员的应用能力。在本（后篇）课程中，将重点讲解两样本问题、多样本问题以及列联表问题，涵盖8种不同的参数和非参数检验方法。 **课程背景：** 尽管机器学习、深度学习和生成式AI等前沿技术备受瞩目，但其基础都离不开数据分析技术。本课程将回归数据科学的基石——已经支撑了自然、社会和人文科学进步百年以上的经典（频率学派）统计学，以及在大数据时代重新崛起的贝叶斯统计学。通过扎实掌握统计学基础，学员能够更好地理解和应用最新数据科学技术。
データサイエンス実戦講座の第３回のテーマは、前回に続いて仮説検定です。統計学の中でも実務で最もよく使われる手法のひとつで、例えば製品の改良開発が成功か失敗かの二者択一の仮説を立てて、統計学の視点から判定を下します。検定の原理を理解して現実世界の問題解決に活かすためのポイントは次の３つです。①アクションプランとリスク対策の立案・・・検定とは仮説の発生頻度の推定であり、仮説の「真偽」と判定の「正誤」は分かりません。問題解決には「真と偽」×「正と誤」＝４つのケースに対するアクションプランとリスク対策が必要で、これらを立案する方法が習得できます。➁パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の併用・・・現実に起こる社会現象や自然現象のデータは正規分布しているとは限りません。このため、母集団に正規分布などを仮定するパラメトリック検定だけでなく、歪んだ分布や外れ値のある分布に適用できるノンパラメトリック検定も必要で、これらを併用する２段構えの分析力が得られます。③統計解析ソフトの活用・・・多くの手法を知っていても使えなければ意味がありません。アムステルダム大学が開発したフリーの統計解析ソフトJASPを駆使して、実戦的な演習問題を通して応用力が身に付きます。今回のコース（後編）では２サンプルの問題、２サンプル以上の問題、分割表の問題について、パラメトリックとノンパラメトリックを併せて８種類の検定手法を扱います。データサイエンスといえば機械学習やディープラーニングのさまざまな手法や、注目の生成ＡＩを実現する大規模言語モデルが思い浮かぶでしょう。しかし、その礎となっているのはデータ分析の技術です。それは百年以上も前から自然・社会・人文科学の進歩を支えてきた古典的（頻度論的）統計学であり、かつては異端扱いされながらもビッグデータ時代の訪れとともに蘇ったベイズ統計学です。最新のデータサイエンスを学ぶためには、まず統計学の基礎をしっかり押さえておきましょう。
