情報・システム研究機構
データサイエンス高度人材育成プログラム

リーディングDAT無料動画

※2023/6/30に「3. 因果と相関」の一部の図を差し替えた動画を公開しました。内容には変更ありません。

リーディングDAT講座の動画公開について

ここでは、2021年度リーディングDAT L-A講座(4日間)の前半2日間分、および、関連して作成された補助動画を無料で公開しています。後半2日間分は有料の講座として開催中で、当面は公開の予定はありません。講義の特徴などについてはこちら(所外 YouTube)の動画をご覧ください。

    ・動画中で言及されている「付録」については各講師の判断で一部のみPDFで提供します。また、もとの講座の後半(公開範囲にない部分)に関して動画内で言及している部分がありますが、ご容赦ください。
    ・スライドやテキストの配布は行いません(上記の付録の一部を除く)
    ・動画に関する質疑は受け付けておりません。
    ・動画の長さは分未満を切り上げた数字です。

目次:各見出しから個々の動画(所外 YouTube)にリンクされています。

-補助動画-
講座を受講していただく前に(あるいは受講中に補助的に)視聴していただくために制作した動画です。スキップして本編に進んで頂き、必要に応じて視聴して頂いてもよいと思います。R言語については理論や手法の理解のために補助的に利用するという立場なので、簡易な説明に留めています。

A. R言語に関する補足 講師:川崎能典 (67分)
B. 確率に関する補足資料  講師:伊庭幸人(33分)
C. 2項分布・多項分布・ポアソン分布  講師:伊庭幸人(39分)
  [付録(PDF)]

講座全体に共通の文献はこちらにまとめました


-パート1:現代的な入門:記述統計から推測統計へ-
パート1では、記述統計の基本(データの可視化や代表値など)、因果と相関の違い、推測統計への導入(ブートストラップ法や標準誤差など)を扱います。詳しくは動画「パート1解説」を参考にしてください。

1. 記述統計(1)データの可視化と要約 講師:川崎能典 (46分)
2. 記述統計(2)変数間の関連の把握 講師:立森久照 (43分)
3. 因果と相関 講師:立森久照 (39分)
4. 推測統計への導入(1)ブートストラップ法/並べ替え検定 講師:伊庭幸人 (36分)
  [付録(PDF)] 下に補足の動画があります
5. 推測統計への導入(2)確率変数の期待値・分散・共分散 講師:伊庭幸人 (22分)
6. 推測統計への導入(3)誤差の√N則と標準誤差 講師:伊庭幸人 (21分)
  [付録(PDF)]


-パート2:古典的な推測統計-
パート2では、信頼区間の定義、2項分布・正規分布に関する推論、統計的検定など、古典的な推測統計の基本的な内容を扱います。詳しくは動画「パート2解説」を参考にしてください。パート2には、統計入門として定番の内容のうち「回帰分析」に相当する部分が含まれていませんが、これは、後半で最尤法のあとで回帰分析を学ぶという方針のためです(詳細は上の動画を参照)。L-Aの回帰分析の部分は公開しておりませんが、たとえばこちら(所外 YouTube)に別の講義があります。因果推論への応用の扱いなど、L-A後半の回帰分析とは力点が違う部分もあると思いますが、参考になると思います。

7. 2項分布に関する推測 講師:伊庭幸人 (33分)
  [付録(PDF)] 下に補足の動画があります
8. 正規分布(1)基本性質と中心極限定理 講師:坂田綾香 (37分)
  [付録(PDF)]
9. 正規分布(2)正規分布に関する推測 講師:坂田綾香 (36分)
  [付録(PDF)]
10. 仮説検定(1)基礎事項の復習:t検定を例として 講師:川崎能典 (42分)
11. 仮説検定(2)検出力、2標本問題 講師:川崎能典 (39分)
12. 仮説検定(3)カイ2乗検定、全体の注意点とまとめ 講師:川崎能典 (34分)


-各項目への補足動画・関連動画-
特に断りのない場合はもとの項目と同一の講師となります。

ブートストラップ法の原理についての補足 (17分)
ブートストラップ法の実践に関する補足 (12分)
推測統計全般に関する補足 (11分)
  「4. 推測統計への導入(1)」に関する補足の動画です。
  3本のうち「推測統計全般に関する補足」は無料動画全体に関係する内容なので、パート2まで進んでから視聴して頂いたほうがよいかもしれません。

2項分布に関する推論についての補足 (10分)
  「7. 2項分布に関する推測」に関する補足の動画です。

主成分分析  講師:伊庭幸人 (106分)
  過去のL-A講座での講義を撮影した動画です。
(スクリーンを撮影したものなので見にくいですがご容赦ください)
主成分分析についてはこちら(所外 YouTube)にも講義動画があります。