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統計学 のおすすめの教材8選! 【 2023年3月 最新版】

更新日:2023年3月11日

こちらは、独学で 統計学 を学ぼうとしている初学者の方に最適な学習講座を紹介するページです。

目次

1. 本ページの説明

1. 本ページの説明

統計学 を独学で学ぶ上でおすすめの講座を動画プラットフォームから合計8選紹介します。

統計学 とは

データサイエンス領域で必須科目となる統計学。近年ビッグデータ分析が経営やマーケティング、医療や教育、システム性能解析など幅広い領域で多大な成果を上げており、データサイエンティストに限らず年々重要度が増している学問です。

本サイト「Outlecture(アウトレクチャー)」は講座の評価、情報の鮮度、購入者や視聴者数、直近の数値上昇率などを全てバランスよく採点し、ユーザーにとって最適な講座のみ抜粋できるよう独自のアルゴリズムで評価を行っています。

また、各動画プラットフォームもそれぞれ特徴があり、「こういう状況の方にはこちらの方が良い」というユースケースも合わせて説明していきます。

統計学をこれから学ぼうとしているみなさまのご参考にしていただければ幸いです。

2. Udemy おすすめ講座5選

Outlectureで厳選したおすすめのUdemy講座5選はこちらです。

コース名 平均評価 総購入者数 先月の購入者数
(2023年2月)
コースレベル コース時間 作成日 更新日 料金

米国データサイエンティストが教える統計学超入門講座【Pythonで実践】

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4.77 4,251 73 初級〜上級 16 時間 3 分 2021年11月4日 2022年7月20日 ¥18,800

いちばん理解できる統計学ベーシック講座その1【確率分布・推定・検定】

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4.31 20,314 - 初級 5 時間 42 分 2021年1月21日 2022年9月1日 ¥9,800

豊富な演習でゼロから学ぶ統計学入門コース|検定3級レベルの知識をしっかり習得しよう

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4.08 4,514 - 初級 5 時間 6 分 2021年7月16日 2021年10月13日 ¥3,000

独学者のための統計学基礎講座 「仮説検定と区間推定」

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4.51 1,356 - 初級 3 時間 54 分 2021年11月11日 2022年3月20日 ¥3,600

独学者のための統計学基礎講座 「重要14項目」

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4.36 3,361 - 初級 4 時間 6 分 2021年4月2日 2022年8月28日 ¥3,600

Udemy(ユーデミー)は、アメリカ・シリコンバレー発祥のユニコーン企業で、世界最大級のオンライン学習プラットフォームを運営しています。

Udemyの特徴は、

  • 15.5万以上(※海外講座含む)の豊富な講座を提供している
  • 講師陣の多くが世界最先端の現場で活躍されている
  • 1講座あたり数千~数万円で、キャンペーン時は70~90%OFFとなる良心的な値段
  • 講座は1度購入すれば視聴期限なく受講でき、30日返金保証もついている
  • 講座は0.5~2倍の変速機能を備え、自分のペースで学習することができ、専用アプリを使えばスマホからでもオフライン環境で受講可能
  • 講師に直接掲示板から質問ができるため、疑問を解決し自学自習をサポートしてくれる

等があげられます。

Outlectureの管理メンバーは、ソフトウェアエンジニアやクリエイター、webデザイナーが現役で活躍しています。私たちは初めて触るプログラミング言語やプロダクトの多くはUdemyの受講からキャッチアップをはじめています。
私たちの体験談として、Udemyの講座の質は非常に高いと感じています。講師陣が世界最先端で活躍している方々ばかりで、最先端の知識や現場でのノウハウを丁寧にわかりやすく教えてくれます。試験で使う知識ではなく、実際の現場・案件で使う知識と技術を習得することができます。

Udemyの講座は、実際の現場で活用したい方や自己学習を始めたい方に特におすすめです。一度購入すれば、視聴期限がなく、30日間の返金保証もあるため、安心して学びを始めることができます。

こんな方におすすめ

  • 実案件で統計学を使用する
  • 現役の(世界)トップ戦線で活躍している方のノウハウを学びたい
  • サブスクリプションの加入に抵抗のある
  • ITの基礎的な知識がある

各講座の詳細は以下に記載します。


米国データサイエンティストが教える統計学超入門講座【Pythonで実践】

米国で現役で働くデータサイエンティストがゼロから優しく教えます.学習した統計学の理論をPythonで実装するので即実務に適用可能です

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平均評価
4.77
総購入者数
4,251
先月の購入者数
(2023年2月)
73
コースレベル
初級〜上級
コース時間
16 時間 3 分
作成日
2021年11月4日
更新日
2022年7月20日
料金
¥18,800

統計学の基礎をゼロから学べます.学習した理論をPythonでどのように実際のデータに適用できるのかも学習でき,理論x実装の相乗効果で確実に統計学を習得できます.

【特徴】

- 米国で働く現役データサイエンティストから学ぶ

- 統計学や数学の知識は不要

- 全くの未経験者でも本講座を受講すれば統計学の基本を理解することができる

- Pythonでの実装も紹介

- 学習したことをすぐに実データに適用可能

- DockerとJupyterLabを使った本格データサイエンス環境 (Dockerを使って簡単環境構築)

- これ1本で理論x実装が同時に,着実に学べる


統計学の理論とPythonの実装のレクチャーは別になっているため,理論だけを学習することも可能です.そのためPythonを知らなくても本講座で統計学を学ぶことができます.


Pythonの実装のレクチャーは,Pythonの基礎知識とデータサイエンスに必要なPython(NumpyやPandasなど)の知識が必要です.

Macを使って講義を進めますが,環境が作れればWindowsでも問題ありません.

DockerとJupyterLabを使った本格的なデータサイエンスの環境を使いますが,WindowsでDocker環境を作れれば,全く同じ環境を構築することができます.(Windowsでの環境構築のサポートはしておりません.あらかじめご了承ください)

  1. 紹介
  2. 紹介
  3. 準備
  4. 本セクション補足
  5. 環境構築概要(Docker + JupyterLab)
  6. M1チップをお使いの方へ
  7. DockerHubアカウント作成
  8. Docker環境構築
  9. Dockerの基本操作
  10. 次レクチャーの補足
  11. JupyterLabの基本操作
  12. データ準備
  13. 記述統計
  14. 本講座の資料とコード
  15. 分布(distribution)
  16. Pythonの実装レクチャーを受ける前に
  17. 分布(distribution)【Python】
  18. 記述統計と推測統計
  19. 平均(mean)
  20. 平均(mean)【Python】
  21. 中央値(median)
  22. 中央値(median)【Python】
  23. 最頻値(mode)
  24. 最頻値(mode)【Python】
  25. 範囲(range)
  26. 範囲(range)【Python】
  27. 四分位数(quartile)
  28. 四分位数(quartile)【Python】
  29. 平均偏差(MD)
  30. 分散(variance)
  31. 標準偏差(standard deviation)
  32. 分散と標準偏差【Python】
  33. セクションまとめ
  34. 2変数間の記述統計
  35. 共分散(covariance)
  36. 共分散(covariance)【Python】
  37. 正の相関と負の相関
  38. 相関係数(correlation coefficient)
  39. 相関係数(correlation coefficient)【Python】
  40. 連関(association)
  41. カイ二乗
  42. 分割表とカイ二乗値【Python】
  43. クラメールの連関係数
  44. クラメールの連関係数【Python】
  45. セクションまとめ
  46. 確率
  47. 確率とは
  48. 確率変数(random variable)
  49. 確率分布(probability distribution)
  50. 確率分布(probability distribution)【Python】
  51. 離散型と連続型
  52. 確率分布(probability distribution)【Python】
  53. 確率密度と確率
  54. 累積分布関数(CDF)
  55. 累積分布関数(CDF)【Python】
  56. 正規分布(normal distribution)
  57. 正規分布(normal distribution)【Python】
  58. カーネル密度推定(KDE)
  59. カーネル密度推定(KDE)【Python】
  60. セクションまとめ
  61. 正規分布と標準化
  62. 本セクション概要
  63. 68-95-99.7ルール
  64. 68-95-99.7ルール【Python】
  65. 標準化(standardize)
  66. 偏差値(T-score)
  67. 標準正規分布
  68. 標準化(standardize)【Python】
  69. 二項分布(binomial distribution)
  70. 二項分布(binomial distribution)【Python】
  71. 二項分布と正規分布
  72. 二項分布と正規分布【Python】
  73. セクションまとめ
  74. 推測統計入門
  75. 母集団(population)と標本(sample)
  76. 標本分布(sampling distribution)
  77. 推定量(estimator)
  78. 不偏性(unbiasedness)
  79. 平均の標本分布
  80. 平均の標本分布【Python】
  81. 不偏分散(unbiased variance)
  82. 不偏分散の平方根
  83. 不偏分散(unbiased variance)【Python】
  84. 不偏分散の不偏性【Python】
  85. セクションまとめ
  86. 区間推定
  87. 区間推定とは
  88. 信頼区間(CI)
  89. 比率の標本分布
  90. 比率の区間推定
  91. 比率の区間推定まとめ
  92. 比率の区間推定【Python】
  93. 比率の区間推定Challenge【Python】
  94. 平均値の区間推定
  95. 標本分布の標準化
  96. 平均値の区間推定(Z分布)【Python】
  97. t分布
  98. t分布【Python】
  99. 平均値の区間推定(t分布)【Python】
  100. 平均値の区間推定まとめ
  101. 統計的仮説検定とは
  102. 統計的仮設検定とは
  103. 帰無仮説と対立仮説
  104. 統計的仮説検定の流れ
  105. 2群の比率差の検定(Z検定)
  106. 比率差の検定とは
  107. 比率差の検定の帰無仮説と対立仮説
  108. 標本観察
  109. 比率差の標本分布
  110. 帰無仮説を正しいとした場合の標本分布
  111. 有意水準(α)
  112. 標本分布の標準化
  113. 共通の母比率の推定
  114. p値(p value)
  115. 検定結果の解釈
  116. 比率差の検定まとめ
  117. 2群の比率差の検定【Python】
  118. 連関の検定(カイ二乗検定)
  119. 連関の検定とは
  120. カイ二乗分布
  121. カイ二乗分布のp値の求め方
  122. 連関の検定(カイ二乗検定)まとめ
  123. 連関の検定【Python】
  124. イェイツの修正
  125. カイ二乗検定とZ検定
  126. カイ二乗検定と比率差の検定【Python】
  127. 2群の平均値差の検定(t検定)
  128. 平均値差の検定とは(対応なしと対応あり)
  129. 平均値差の検定のパターン
  130. 平均値差の標本分布
  131. 大標本の場合の平均値差の標本分布
  132. 標本分布の標準化
  133. スチューデントのt検定概要
  134. 二つの母集団に共通な分散の推定値
  135. スチューデントのt検定
  136. ウェルチのt検定
  137. t検定【Python】
  138. 平均値差の検定まとめ
  139. 正規性と等分散性の検定
  140. 正規性の検定と等分散性の検定
  141. シャピロ-ウィルクの検定とは
  142. Q-Qプロット
  143. Q-Qプロット【Python】
  144. シャピロ-ウィルクの検定
  145. シャピロ-ウィルクの検定【Python】
  146. F検定とは
  147. F分布
  148. F検定
  149. F分布【Python】
  150. F検定【Python】
  151. セクションまとめ
  152. 対応ありの平均値差の検定
  153. 対応ありの平均値差の検定とは
  154. 変化量
  155. 変化量の平均の標本分布
  156. 標本分布の標準化
  157. 対応ありの平均値差の検定【Python】
  158. 対応ありの平均値差の検定まとめ
  159. 検定の誤りと検定力
  160. 検定の誤りと検定力
  161. 第1種の誤りと第2種の誤り
  162. 第1種の誤りを起こす確率α
  163. 第2種の誤りを起こす確率β
  164. αとβのトレードオフ
  165. 検定力(power)
  166. 検定力と有意水準
  167. 検定力とサンプルサイズ
  168. 検定力と効果量
  169. セクションまとめ
  170. 検定力分析
  171. 検定力分析(power analysis)とは
  172. 効果量(effect size)
  173. Cohen's d
  174. Cohen's d 【Python】
  175. 検定力分析【Python】
  176. 検定力の推移を描画【Python】
  177. セクションまとめ
  178. ボーナスレクチャー
  179. ボーナスレクチャー
いちばん理解できる統計学ベーシック講座その1【確率分布・推定・検定】

統計学の基礎を効率的に学べるベーシック講座です。統計学の入り口となる「確率分布・推定・検定」について豊富な図を用いて説明していきます。統計学や確率思考という一生モノのスキルを一緒に身につけましょう!

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平均評価
4.31
総購入者数
20,314
先月の購入者数
(2023年2月)
-
コースレベル
初級
コース時間
5 時間 42 分
作成日
2021年1月21日
更新日
2022年9月1日
料金
¥9,800

統計学の基礎を効率的に学べるベーシック講座です!

  • 「データを標準化してその特徴を確認しておくように」

  • 「このデータの信頼区間を求めておいてくれないか」

  • 「今回の調査結果が統計的に有意と言えるか調べておいてほしい」

  • 「このクロス集計表から統計的に何が言えるのか」

などなどビジネスの現場において統計リテラシーが必要となる場面はたくさんあります。
昨今のAI/機械学習の普及やDX/デジタル化への強いニーズもあり、
このような場面は今後も増えていくと予想されます。

本コースでは上記のような場面で困らなくて済むように、
統計学の入り口とも言える「確率分布・推定・検定」についての
統計リテラシーや確率思考を身につけていきます。

「確率分布」を理解できれば統計的な見方や確率思考が身につき、
「推定」を理解できればデータ(標本)から母集団を語ることができ、
「検定」を理解できれば統計的な仮説思考が身につきます。

また本コースは統計学の初心者の方を対象としており、
数式や記号は必要最小限にしながら豊富な図や言葉で解説を
行っていきます(ただ、重要な数式や記号、理解のために
どうしても必要な数式や記号は用いております)。
初心者の方でも安心して取り組めるコース内容となっております。

この機会にぜひ一緒に一生モノの統計学の知識を身につけましょう!

(注: 本コース内ではExcelやR、Pythonなどのツール・操作方法はご紹介しておりませんのでご了承ください)


こんなことが身につきます

  • 基礎的な統計リテラシー

  • 統計学の「記述統計」の知識

  • 統計学の「確率」や「確率モデル」に関する理解

  • 統計学の「点推定」や「区間推定」に関する理解

  • 統計学の「統計的仮説検定」に関する理解

  • 豊富な図や言葉による統計学の理解

  • 統計学に関する視覚的なイメージ

  • ダウンロード可能なスライド資料による記憶の定着

  1. はじめに・記述統計
  2. はじめに
  3. 講義スライド資料
  4. 母集団と標本
  5. 変数
  6. ヒストグラム
  7. 散布図
  8. 記述統計
  9. 代表値
  10. 中央値
  11. 平均
  12. 外れ値
  13. 平均偏差
  14. 分散
  15. 標準偏差
  16. お詫び(修正箇所のご案内)
  17. 標準化
  18. 点推定
  19. 点推定とは
  20. 不偏性
  21. 平均の点推定
  22. 分散の点推定
  23. 標本分散と不偏分散
  24. 確率分布
  25. なぜ「確率」か
  26. 単純無作為抽出
  27. 確率モデル
  28. 確率変数
  29. 確率分布
  30. 確率関数とパラメータ
  31. 確率分布の表記
  32. 二項分布
  33. 正規分布
  34. 標準正規分布
  35. 母集団分布と標本分布
  36. 区間推定①
  37. 区間推定とは
  38. 正規分布・標準正規分布(復習)
  39. 標準正規分布の両側5%点
  40. 母平均の区間推定
  41. 信頼度と信頼区間
  42. 標本平均の性質
  43. 標本平均を用いた区間推定
  44. 分散と推定区間の関係
  45. 区間推定②
  46. (ご案内)これ以降のレクチャーの字幕について
  47. t分布
  48. t分布による区間推定
  49. t分布による区間推定の精度
  50. 母集団分布が未知の場合
  51. 中心極限定理
  52. 中心極限定理を利用した区間推定
  53. 区間推定③
  54. 二値変数と比率
  55. ベルヌーイ分布
  56. 母比率の区間推定
  57. 母分散とは
  58. カイ二乗分布
  59. お詫び(修正箇所のご案内)
  60. 母分散の区間推定
  61. 検定①
  62. 検定とは
  63. 帰無仮説と対立仮説
  64. 棄却域と有意水準
  65. 両側検定と片側検定
  66. 検定の流れ
  67. 検定結果の解釈
  68. 第1種の過誤、第2種の過誤
  69. 検定②
  70. 母平均の検定(t検定)
  71. 母平均の差の検定(ウェルチのt検定)
  72. 連関
  73. クロス集計表
  74. 独立性
  75. カイ二乗検定(独立性の検定)
  76. さいごに
  77. さいごに
  78. ボーナスレクチャー
豊富な演習でゼロから学ぶ統計学入門コース|検定3級レベルの知識をしっかり習得しよう

現役データサイエンティスト兼セミナー講師が作成した「統計学の基礎を俯瞰的に学べる入門講座」です。初めて学ぶ方を対象に、一から必要なことを丁寧に紹介していきます。初学者に最適な、統計検定3級(R)程度の知識を焦らず身に付けるのが目的です。

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平均評価
4.08
総購入者数
4,514
先月の購入者数
(2023年2月)
-
コースレベル
初級
コース時間
5 時間 6 分
作成日
2021年7月16日
更新日
2021年10月13日
料金
¥3,000

■このコースのゴール

統計検定3級(R)程度の統計知識を習得し、データサイエンスに必要なスキル体系から次のステップを検討できる。

■受講後にできるようになることの一例

・基礎的な統計学の全体像が俯瞰できる

・平均、分散、相関係数など主要な統計指標の意味がわかる

・推測統計学における確率の考え方がわかる

・標準正規分布を利用した、推定、検定の考え方を理解する

・問題演習を通して、公式を使った計算が身に付く

・データサイエンス周りのスキルを理解し、今後のアクションを検討できる

※いくつか無料のプレビュー動画を公開しておりますので、イメージ確認のためぜひご覧ください。


セクション1 コースのご案内

コース概要と目的

コースの全体像

ご挨拶


セクション2 -講義-データの見方を学ぼう

CHAPTER1:統計学とは?で学ぶこと

統計学とは

データの種類

可視化と散布図

CHAPTER1:小テスト

CHAPTER2:データを視覚的に表現するには?で学ぶこと

度数分布表

ヒストグラムと累積度数

CHAPTER2:小テスト

CHAPTER3:データを分析する指標とは?で学ぶこと

重要な統計指標

平均

分布の中心を表す指標(平均値・中央値・最頻値)

CHAPTER3:小テスト(分布の中心を表す指標)

分散・標準偏差

標準化変量

偏差値

変動係数

共分散

相関係数

CHAPTER3:小テスト(相関係数)

このセクションで学んだことチェック

コラム


セクション3 -講義-確率による表現を学ぼう

CHAPTER1:確率とは?で学ぶこと

不確実性と確率

母集団と標本

記述統計学と推測統計学

確率分布

CHAPTER2:正規分布とは?で学ぶこと

正規分布

期待値

標準正規分布

CHAPTER2:小テスト

このSECTIONで学んだことチェック

コラム


セクション4 -講義-推定と検定の考え方を学ぼう

CHAPTER1:推定とは?で学ぶこと

推定とは

標本分布

(参考)中心極限定理

(参考)標本分散・標本標準偏差

点推定

区間推定(母分散既知)

区間推定(母分散未知)

(参考)母分散の区間推定

小テスト①

小テスト②

小テスト③

CHAPTER2:検定とは?で学ぶこと

仮説検定とは

母平均の仮説検定①

母平均の仮説検定②

片側検定

両側検定

(参考)母分散が未知の場合の検定

このSECTIONで学んだことチェック

コラム


セクション5 -演習-演習により知識を定着させよう

演習の注意点

問題①(連続型データと離散型データ)

問題②(グラフの種類)

問題③(折れ線グラフ)

問題④(度数分布表)

問題⑤(ヒストグラム・箱ひげ図)

問題⑥:(基本的な統計指標)

問題⑦:(基本的な統計指標)

問題⑧:(基本的な統計指標)

問題⑨:(基本的な統計指標)

問題⑩:(基本的な統計指標)

問題⑪:(基本的な統計指標)

問題⑫:(標準化変量)

問題⑬:(標準化変量)

問題⑭(偏差値)

問題⑮(変動係数)

問題⑯(帯グラフ)

問題⑰(相関関係・因果関係)

問題⑱(相関関係・因果関係)

問題⑲(クロス集計表)

問題⑳(相関係数)

問題㉑(相関係数)

問題㉒(相関係数)

問題㉓(相関係数)

問題㉔(回帰)

問題㉕(回帰)

問題㉖(回帰)

問題㉗(確率)

問題㉘(確率)

問題㉙(確率)

問題㉚(確率)

問題㉛(独立試行の確率)

問題㉜:(独立試行の確率)

問題㉝(順列)

問題㉞(組み合わせ)

問題㉟(組み合わせ)

問題㊱(組み合わせ)

問題㊲(条件付き確率)

問題㊳(条件付き確率)

問題㊴(条件付き確率)

問題㊵(条件付き確率)

問題㊶(確率の解釈)

問題㊷(確率変数・確率分布)

問題㊸(確率変数・確率分布)

問題㊹(確率変数・確率分布)

問題㊺(正規分布)

問題㊻(正規分布)

問題㊼(正規分布)

問題㊽(二項分布)

問題㊾(調査)

問題50(調査)

問題51(調査)

問題52(研究)

問題53(標本平均)

問題54(信頼区間)

問題55(信頼区間)

問題56(仮説検定)

問題57(仮説検定)

問題58(仮説検定)

問題59(仮説検定)

問題60(仮説検定)


セクション6 今後の指針のご案内

ボーナスレクチャー

  1. コースのご案内
  2. コース概要と目的
  3. コースの全体像
  4. ご挨拶
  5. -講義-データの見方を学ぼう
  6. CHAPTER1:統計学とは?で学ぶこと
  7. 統計学とは
  8. データの種類
  9. 可視化と散布図
  10. CHAPTER1:小テスト
  11. CHAPTER2:データを視覚的に表現するには?で学ぶこと
  12. 度数分布表
  13. ヒストグラムと累積度数
  14. CHAPTER2:小テスト
  15. CHAPTER3:データを分析する指標とは?で学ぶこと
  16. 重要な統計指標
  17. 平均
  18. 分布の中心を表す指標(平均値・中央値・最頻値)
  19. CHAPTER3:小テスト(分布の中心を表す指標)
  20. 分散・標準偏差
  21. 標準化変量
  22. 偏差値
  23. 変動係数
  24. 共分散
  25. 相関係数
  26. CHAPTER3:小テスト(相関係数)
  27. このセクションで学んだことチェック
  28. コラム
  29. -講義-確率による表現を学ぼう
  30. CHAPTER1:確率とは?で学ぶこと
  31. 不確実性と確率
  32. 母集団と標本
  33. 記述統計学と推測統計学
  34. 確率分布
  35. CHAPTER2:正規分布とは?で学ぶこと
  36. 正規分布
  37. 期待値
  38. 標準正規分布
  39. CHAPTER2:小テスト
  40. このSECTIONで学んだことチェック
  41. コラム
  42. -講義-推定と検定の考え方を学ぼう
  43. CHAPTER1:推定とは?で学ぶこと
  44. 推定とは
  45. 標本分布
  46. (参考)中心極限定理
  47. (参考)標本分散・標本標準偏差
  48. 点推定
  49. 区間推定(母分散既知)
  50. 区間推定(母分散未知)
  51. (参考)母分散の区間推定
  52. 小テスト①
  53. 小テスト②
  54. 小テスト③
  55. CHAPTER2:検定とは?で学ぶこと
  56. 仮説検定とは
  57. 母平均の仮説検定①
  58. 母平均の仮説検定②
  59. 片側検定
  60. 両側検定
  61. (参考)母分散が未知の場合の検定
  62. このSECTIONで学んだことチェック
  63. コラム
  64. -演習-演習により知識を定着させよう
  65. 問題と解答のダウンロード
  66. 演習の注意点
  67. 問題①(連続型データと離散型データ)
  68. 問題②(グラフの種類)
  69. 問題③(折れ線グラフ)
  70. 問題④(度数分布表)
  71. 問題⑤(ヒストグラム・箱ひげ図)
  72. 問題⑥:(基本的な統計指標)
  73. 問題⑦:(基本的な統計指標)
  74. 問題⑧:(基本的な統計指標)
  75. 問題⑨:(基本的な統計指標)
  76. 問題⑩:(基本的な統計指標)
  77. 問題⑪:(基本的な統計指標)
  78. 問題⑫:(標準化変量)
  79. 問題⑬:(標準化変量)
  80. 問題⑭(偏差値)
  81. 問題⑮(変動係数)
  82. 問題⑯(帯グラフ)
  83. 問題⑰(相関関係・因果関係)
  84. 問題⑱(相関関係・因果関係)
  85. 問題⑲(クロス集計表)
  86. 問題⑳(相関係数)
  87. 問題㉑(相関係数)
  88. 問題㉒(相関係数)
  89. 問題㉓(相関係数)
  90. 問題㉔(回帰)
  91. 問題㉕(回帰)
  92. 問題㉖(回帰)
  93. 問題㉗(確率)
  94. 問題㉘(確率)
  95. 問題㉙(確率)
  96. 問題㉚(確率)
  97. 問題㉛(独立試行の確率)
  98. 問題㉜:(独立試行の確率)
  99. 問題㉝(順列)
  100. 問題㉞(組み合わせ)
  101. 問題㉟(組み合わせ)
  102. 問題㊱(組み合わせ)
  103. 問題㊲(条件付き確率)
  104. 問題㊳(条件付き確率)
  105. 問題㊴(条件付き確率)
  106. 問題㊵(条件付き確率)
  107. 問題㊶(確率の解釈)
  108. 問題㊷(確率変数・確率分布)
  109. 問題㊸(確率変数・確率分布)
  110. 問題㊹(確率変数・確率分布)
  111. 問題㊺(正規分布)
  112. 問題㊻(正規分布)
  113. 問題㊼(正規分布)
  114. 問題㊽(二項分布)
  115. 問題㊾(調査)
  116. 問題50(調査)
  117. 問題51(調査)
  118. 問題52(研究)
  119. 問題53(標本平均)
  120. 問題54(信頼区間)
  121. 問題55(信頼区間)
  122. 問題56(仮説検定)
  123. 問題57(仮説検定)
  124. 問題58(仮説検定)
  125. 問題59(仮説検定)
  126. 問題60(仮説検定)
  127. 今後の指針のご案内
  128. ボーナスレクチャー
独学者のための統計学基礎講座 「仮説検定と区間推定」

「仮説検定」と「区間推定」って結局何パターンあるの?という疑問を解決します!基本的な11パターンを理解し、分類分けすることができれば簡単に正解に辿り着くことができます!

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平均評価
4.51
総購入者数
1,356
先月の購入者数
(2023年2月)
-
コースレベル
初級
コース時間
3 時間 54 分
作成日
2021年11月11日
更新日
2022年3月20日
料金
¥3,600

事前説明

・「検定統計量シート」の使い方

・「有意水準5%で検定せよ」とは?

・帰無仮説の捉え方

・「95%信頼区間」とは?


1、『母平均』に関する仮説検定と区間推定について(3パターン)

2、『母平均の差』に関する仮説検定と区間推定について(4パターン)

3、『母比率』に関する仮説検定と区間推定について(1パターン)

4、『母比率の差』に関する仮説検定と区間推定について(1パターン)

5、『母分散』に関する仮説検定と区間推定について(1パターン)

6、『母分散の比』に関する仮説検定と区間推定について(1パターン)


以上の項目について理解することができるようになります。

手書きのホワイトボードでじっくりと解説していきます!

※すべてのレクチャーにおいて、板書のキャプチャを参考資料として用意しています。

講義を聞きながら必要事項をメモすることで学習効率が上がります。


対象受講者

・統計学(特に仮説検定と区間推定)を独学で学びたい大学生や社会人


※以下の内容を目的とする方はご注意下さい!この講座では取り扱っておりません。

・プログラミングなどの実践的な内容を学びたい方

・エクセルなどを用いたデータ分析をしたい方

・ビッグデータなどの解析をしたい方

  1. はじめに
  2. 自己紹介
  3. 本講座にて学べる内容
  4. 諸注意
  5. 検定統計量シートの使い方
  6. 「有意水準5%で検定せよ」とは?
  7. 帰無仮説の捉え方
  8. 95%信頼区間とは?
  9. 1 母平均について
  10. 1-① 母平均 仮説検定
  11. 1-① 母平均 区間推定
  12. 1-② 母平均 仮説検定
  13. 1-② 母平均 区間推定
  14. 1-③ 母平均 仮説検定
  15. 1-③ 母平均 区間推定
  16. 2 母平均の差について
  17. 2-① 母平均の差 仮説検定
  18. 2-① 母平均の差 区間推定
  19. 2-② 母平均の差 仮説検定
  20. 2-② 母平均の差 区間推定
  21. 2-③ 母平均の差 仮説検定
  22. 2-③ 母平均の差 区間推定
  23. 2-④ 母平均の差 仮説検定
  24. 2-④ 母平均の差 区間推定
  25. 3 母比率について
  26. 3 母比率 仮説検定
  27. 3 母比率 区間推定
  28. 4 母比率の差について
  29. 4 母比率の差 仮説検定
  30. 4 母比率の差 区間推定
  31. 5 母分散について
  32. 5 母分散 仮説検定
  33. 5 母分散 区間推定
  34. 6 母分散の比について
  35. 6 母分散の比 仮説検定
  36. 6 母分散の比 区間推定
独学者のための統計学基礎講座 「重要14項目」

「統計学の勉強を独学で始めたけど、参考書だけでは理解できない」…講師自身が独学で学んだからこそ分かる、誰もが理解に苦しむ14項目をピンポイントで解説します!

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平均評価
4.36
総購入者数
3,361
先月の購入者数
(2023年2月)
-
コースレベル
初級
コース時間
4 時間 6 分
作成日
2021年4月2日
更新日
2022年8月28日
料金
¥3,600

1レクチャー完結型の講義となっています。

内容は以下の通りです。


1.平均・分散・標準偏差・共分散・相関係数

2.ローレンツ曲線・ジニ係数

3.歪度・尖度

4.標準化

5.標本抽出法(多段抽出法・系統抽出法・クラスター抽出法・層化抽出法)

6.フィッシャーの3原則

7.ベイズの定理

8.離散型確率分布(ベルヌーイ分布・二項分布・ポアソン分布・幾何分布)

9-1.確率密度関数・累積分布関数 その1

9-2.確率密度関数・累積分布関数 その2

10-1.確率変数の計算(公式まとめ)

10-2.確率変数の計算(共分散の式の証明)

11.回帰分析出力結果の見方

12.一元配置分散分析

13.コレログラム(自己相関係数)

14.独立性の検定


以上の項目について理解することができるようになります。

手書きのホワイトボードでじっくりと解説していきます!

※すべてのレクチャーにおいて、板書のキャプチャを参考資料として用意しています。

講義を聞きながら必要事項をメモすることで学習効率が上がります。


対象受講者

・統計学を独学で学びたい大学生や社会人

・複雑な公式や途中式を簡単に理解したい方


※以下の内容を目的とする方はご注意下さい!この講座では取り扱っておりません。

・プログラミングなどの実践的な内容を学びたい方

・エクセルなどを用いたデータ分析をしたい方

・ビッグデータなどの解析をしたい方

  1. はじめに
  2. 自己紹介
  3. 講座の内容
  4. 基礎知識
  5. ➊.平均・分散・標準偏差・共分散・相関係数
  6. ➋.ローレンツ曲線・ジニ係数
  7. ➌.歪度・尖度
  8. ➍.標準化
  9. データ収集法
  10. ➎.標本抽出法(多段抽出法・系統抽出法・クラスター抽出法・層化抽出法)
  11. ➏.フィッシャーの3原則
  12. 確率モデルの導入
  13. ➐.ベイズの定理
  14. ➑.離散型確率分布(ベルヌーイ分布・二項分布・ポアソン分布・幾何分布)
  15. ➒-1.確率密度関数・累積分布関数 その1
  16. ➒-2.確率密度関数・累積分布関数 その2
  17. ➓-1.確率変数の計算(公式まとめ)
  18. ➓-2.確率変数の計算(共分散の式の証明)
  19. データの分析活用・線形モデル
  20. ⓫.回帰分析出力結果の見方
  21. ⓫-2.回帰分析出力結果の見方 No.2
  22. ⓬.一元配置分散分析
  23. ⓭.コレログラム(自己相関係数)
  24. 推測
  25. ⓮.独立性の検定
  26. ボーナスレクチャー
  27. ボーナスレクチャー

3. YouTubeおすすめ講座3選

Outlectureで厳選したおすすめのYouTube講座3選はこちらです。

動画名 総視聴数 先月の視聴数
(2023年2月)
いいね数 公開日

【ひろゆき】文系が学ぶべき学問は統計学が最強である理由

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チャンネル名:謎解き統計学 | サトマイ

226,487 12,398 6,072 2022年4月16日

【初学者向け】ビジネスデータ分析で必須!確率統計学の初歩「平均・分散・正規分布・母集団推定」を演習込みで解説!【たった1動画で全てが分かる統計学の教科書】

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チャンネル名:ユースフル / スキルの図書館

57,581 2,347 1,137 2021年8月13日

【超入門講座】ついに開講!統計学とは(統計学 × Pythonシリーズ)

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チャンネル名:いまにゅのプログラミング塾

23,742 801 553 2022年2月9日

YouTubeは、広告がつくものの無料で視聴でき、日常生活でもお馴染みとなっています。
最近では、良質な教材も増えており、学びたいけどお金をかけるほどでもない方や、概要をさらっと理解したい方には、YouTubeで学ぶことをおすすめします。

こんな方におすすめ

  • お金をかけずに学びたい
  • 統計学の概要だけさらっと理解したい

各講座の詳細は以下に記載します。

【ひろゆき】文系が学ぶべき学問は統計学が最強である理由

謎解き統計学 | サトマイ

総視聴数
226,487
先月の視聴数
(2023年2月)
12,398
いいね数
6,072
公開日
2022年4月16日
ひろゆきさん(2ちゃんねるの創設者)が、「統計学はマジで使える」「心理学より統計学のほうが社会にでてから役に立った」という切り抜き動画が、思いのほかたくさん出回っていましたので、サトマイが思ったことを補足しました。

2:38 1,「ちゃんと統計学学べばよかった」となる理由
6:33 2,統計学を学ぶとどんな力が身につくのか
9:15 3,文系こそ統計学を学ぶべき理由
14:51 4,統計学を学ぶ時の注意点
19:42 サトマイの苦手と得意
20:49 NGシーン

\\\国立中学校の入試問題に採用されました!!///
著書『レジの行列が早く進むのは、どっち?』
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▼ダイヤモンドオンラインの記事
https://diamond.jp/articles/-/277196

【関連動画】
【戦争】弱者ウクライナが軍事大国ロシアに負けない理由を統計的に解説
https://youtu.be/-X1WEWW1pWk


【公式LINEはじめました】
YouTubeでは話せない内容や
お友達限定LIVEの告知をLINEで配信中!

人数限定でサトマイに相談できるかも!?

↓サトマイとつながる↓
https://lin.ee/61owAsD



★このチャンネルについて
確率・統計を使って世の中の謎を解く「リアル謎解き」を体験していただく、
教育エンターテイメント番組です。
発信者の個人的意見や考察が多分に含まれます。
正確な計算をすることや、個々の情報の精査には注力していません。
「おもしろい!」「賢くなった!」「スッキリした!」
というアハ体験をしていただくことを重視しています。

細かな言葉の定義、言い回し、誤字脱字、計算ミスは、発信者の責任ですが、
「謎解きのロジック」が分かれば、細部は訂正できるでしょう。
ということで、大目に見てもらえれば幸いです。

=========
サトウマイ:
ビジネス統計学の専門家

数学アレルギーから学生時代より文系の道に進むが、国立福島大学経済経営学類に入学後、統計学と出会い数学アレルギーを克服する。
在学中、株式会社野村総合研究所主催の「マーケティング分析コンテスト」入賞。卒業後、一般企業に就職するが、26歳で独立、データ分析・統計解析事業を始める。

企業向けに、データを正しく活用するマーケティングリサーチや需要予測調査をおこなうことで、見込み客の離脱率を改善し年間1,200万円の機会損失を解消したり、ダイレクトメールの送り方を変えて年間600万円の経費削減に貢献したり、”外さない”商品開発手法を体系化したりするなどの実績がある。

データの活用を通して意思決定コストを削減し、組織力をあげることを得意とする。
また、同様のテーマでの企業研修も行っている。
総務省からの依頼でもセミナーを開催し、参加者の満足度の高さから依頼のリピート率が100%になっている(2022年2月現在)。

学生や社会人向けには、データ分析をリアル謎解きとして楽しみながら学ぶことで、仕事の成果を上げたり、副業・起業するための実践的なトレーニングや、教材の開発・提供を行っている。

著書『レジの行列が早く進むのは、どっち?』
https://amzn.to/2Z0lMfh

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★統計学入門書を読む前に読むおススメ本★
はじめての統計学 レジの行列が早く進むのは、どっち!?
https://amzn.to/2YR5pOQ

【無料】ゼロから分かるデータ活用LESSON
https://www.hulft.com/hulft_square/
セゾン情報システムズ様へコンテンツ提供しました(ページ中ほど)

【有料】自宅にいながらデータ分析を仕事にしたいなら
https://lp.delta-create.co.jp/clp/doopt_hp/
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★おすすめ動画★
▼統計学を学んだ方がいい3つの理由
https://youtu.be/PG5DcVDNwFYプレビュー
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★各種SNS★
▼TikTok
https://www.tiktok.com/@satoumai?lang=ja-JP
▼Twitter
https://twitter.com/satou_rco
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▼Instagram
https://www.instagram.com/logical.monster/?hl=ja
▼note
https://note.com/maisatou/
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★お仕事のご依頼はこちらから
https://forms.gle/FUJEUCA8m35jNzfk6

▼サトウマイの有料サービスについてのお知らせを受け取りたい方はメルマガに登録ください。(ごくたまに配信します)
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#ひろゆき
#統計学
#確率
【初学者向け】ビジネスデータ分析で必須!確率統計学の初歩「平均・分散・正規分布・母集団推定」を演習込みで解説!【たった1動画で全てが分かる統計学の教科書】

ユースフル / スキルの図書館

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(2023年2月)
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公開日
2021年8月13日
🔥ビジネススキルを上げるための最強の読書リストの受け取りはこちら🔥
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データ分析で社内での存在感を高めたい、そんなデータ分析・統計初学者の方向け!
データ分析では必要不可欠な統計学の「記述統計(平均・分散・標準偏差)推測統計・正規分布」といった超初歩を解説します!

🔥 MC プロフィール 🔥
 
大橋亮太

静岡県三島市出身。
静岡聖光学院高校卒業。上智大学理工学部・早稲田大学大学院理工学研究科修了。
三井物産株式会社にて商業用船舶の仲介・合弁会社設立・本部の事業計画策定に従事。
2015年株式会社CODOR設立。ビジネスとITを融合させたコンサルティングを展開中。
オンライン教育プラットホームUdemyでの受講生は3万人超。
また、無料で学べる動画学習サイト「ゼロイチビズカレッジ」を運営中。
ゼロイチビズカレッジHP:https://zeroichicollege.com/
*******
 
▼動画サマリー
00:00 オープニング
01:58 記述統計と推測統計とは?
13:45 記述統計(平均・分散・標準偏差)
39:39 記述統計から推測統計へ
48:12 正規分布と中心極限定理
56:57 演習1
1:30:27 演習2
1:48:09 エンディング

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①【世界で37万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜
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②【世界で8万人が受講:Python for Finance】Pythonを使って学ぶ現代ファイナンス理論と実践
https://px.a8.net/svt/ejp?a8mat=3HC8BP+2QU0QQ+3L4M+BW0YB&a8ejpredirect=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Fpython-for-finance%2F

③【徹底的に解説!】Djangoの基礎をマスターして、3つのアプリを作ろう!(Django2版 / 3版を同時公開中です)
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【超入門コース】Zoom|リモートワーク力養成講座(初心者向け)
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【超入門コース】Slack|リモートワーク力養成講座(初心者向け)
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▼本動画で紹介されているような会社名、商品名、製品名などは一般に各社の登録商標または商標です。本動画の中では※やTMマークは明記しておりません。

#Youseful #データ分析 #統計学
【超入門講座】ついに開講!統計学とは(統計学 × Pythonシリーズ)

いまにゅのプログラミング塾

総視聴数
23,742
先月の視聴数
(2023年2月)
801
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公開日
2022年2月9日
■ ビジネス戦闘力が圧倒的に向上するプログラミングスクール 『code4biz』🧑‍💻
↓説明会はこちら↓
http://code4biz.jp/
※ 締切日:3月23日(水)23:59
※ 第2期開催は当分ありません

👨‍💻⬇︎プログラミング習得後のキャリア相談はこちらから⬇︎👨‍💻
✅プログラミング学習効率を飛躍的に高める3つの考え方
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✅プログラミングによる業務効率化の重要な考え方と成功事例3選! etc...
https://line.me/R/ti/p/@114eqgxg

大学時代、統計学を専攻していた私が本動画から何回かに分けて、統計学の基礎的な知識とPythonの実装についてわかりやすくお伝えしていきます。

本シリーズが統計学を学ぶ入口になればいいなと思っています。
・統計学を学んだことがない方
・学んだけど挫折した方
・学ぼうとしているけど、まだ手をつけられていない方
に是非ご覧いただきたいです!

本シリーズをご覧いただけたら、統計学の基礎を理解して、もっと深いところまで知りたいといった意欲がわくようにカリキュラムを練っております。

00:06 概要説明
00:58 そもそも統計学とは
04:29 本シリーズの構成

■ Twitter
https://twitter.com/03Imanyu

■ Udemy
https://www.udemy.com/user/jin-xi-hang-ping-2/

#統計学 #Python #超入門

5. まとめ

統計学のおすすめ講座を紹介しました。他の関連講座を学びたい方は、下記をご参考ください。

ブロックチェーン
Docker
C++
ブロックチェーン
Docker
C++

「自ら機会を創り出し、機会によって自らを変えよ」

株式会社リクルート創業者 江副浩正氏の有名な言葉です。自分の知識やスキルを高めることは、機会を作り出すことに役に立ちます。自らを変えようとしている方にとって、本ページの情報が少しでもお役に立てれば幸いです。

今回紹介したいずれかの講座を受講した後にさらに深掘りして学びたい方は、公式サイトやコミュニティサイトに行くことを、最新の情報をキャッチアップしていきたい方場合は、公式twitterアカウントをフォローすることをおすすめします。

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