Pythonの基本的な操作方法から解説し、Pythonを使った初歩的な統計解析、仮説検定や回帰分析などまで学びます。プログラミングの予備知識は不要ですので、Pythonを使った統計解析に興味のある方はお気軽にご参加ください。

Pythonによる統計解析入門【デモ体験あり】

                          本セミナーは「Zoom」を利用します。
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講師： 株式会社メドインフォ 代表取締役 医学博士 嵜山 陽二郎氏

経歴： 1993年 東京大学医学系研究科博士課程修了。医学博士。複数の製薬メーカーで非臨床/臨床試験の計画～解析の業務に従事。また、社内で100回を超える統計解析の授業を実施し、臨床統計学・看護研究における統計学の教育にも携わる。製薬メーカーに勤める傍ら、2014年株式会社メドインフォを設立。医療統計学、医療英語翻訳、医薬品関連情報の提供、コンサルティング業務のサービスを提供している。WEBサイト：「医療統計学は超簡単！（http://iyakustat.info/）」を運営中。

＜ソフトウェアの事前インストールが必要となります＞
事前に「Anaconda Individual Edition」（フリーソフト）のインストールをお願いします。インストールの手順はお申込後、ご案内します。


Ⅰ．なぜ今統計解析にPythonか
　1．統計解析が重要視される背景【データ分析】
　2．統計解析ソフトの選択肢の増大【統計ソフトの現状】
　3．プログラミング言語の多様化とPythonの位置づけ
　4．PythonとRの違い【両者の特徴】
　5．Pythonを使うために【PC環境の構築】
　　① ANACONDAのインストール
　　② Jupyter Notebookを使う
　6．Pythonでは最低これだけは覚えよう【Pythonの初歩】
　　① 簡単プログラミング【演算、変数、条件分岐など】
　　② 基本モジュールとそのインポート【numpyの使い方】
　　③ データを読み込もう【pandasの使い方】

Ⅱ．Pythonによる記述統計
　1．データを整理してわかりやすく伝えよう
　　① データを要約する【要約統計量】
　　② いろいろな要約統計量【平均値、中央値、標準偏差】
　　③ 要約統計量をPythonで計算する【pandasとnumpy】
　2．データを視覚化してわかりやすく伝えよう
　　① データを視覚化する【散布図、ヒストグラム】
　　② 視覚化をPythonで行う【matplotlibとseaborn】

Ⅲ．Pythonによる推測統計
　1．統計解析における確率と統計的推測
　　① 確率の基本を理解しよう【データの確率的変動】
　　② 測定値は正規分布をする【正規分布の特徴】
　　③ 統計的推測【母集団と標本】
　2．大きな集団を推定しよう
　　① 母集団を推定する【標本の無作為抽出】
　　② 標準誤差を理解しよう【母平均の推定】
　　③ ９５％信頼区間を理解しよう【母平均の推定】
　　④ Pythonを使って９５％信頼区間を計算しよう
　3．差があることを証明しよう【仮説検定】　　
　　① 仮説検定における仮説の設定
　　② ２群の平均値の差からp値を求める【t-検定】
　　③ ２群の有効率の差からp値を求める【カイ２乗検定】
　　④ 多群の群間差からp値を求める【分散分析】
　　⑤ Pythonを使って仮説検定を行ってみよう【numpy】

Ⅳ．Pythonを用いた線形モデルによる予測
　1．直線回帰分析【直線的予測】
　2．重回帰分析【説明変数が複数ある場合の予測】
　3．ロジスティック回帰分析【２値の予測】
　4．Pythonでモデルによる予測をやってみよう