統計解析の基本について学ぶ全4回のシリーズ講座です。
4回目は、統計学に必要な最低限の数学知識を学び直すための講座です。数学が苦手な方でも安心して参加できるよう、複雑な理論ではなく、実際に統計学を理解するために必要なエッセンスだけに絞って解説します。

新版（2024年完全リニューアル）
技術者のための実務で役立つ統計解析入門【④やりなおし数学】

※プログラムの見直し、テキストの刷新、演習問題の追加など、完全リニューアルしました

＜ねらい＞
　「統計学の基本概念を理解したので、もう少し知識を身に着けて一段階上を目指したいが、数学が（超）苦手…」という方向けに、最低限の数学の知識を身につけていただくために用意した講座です。これだけを学んでも、統計学で求められる数学を全部理解するには至りませんが、統計学の教科書を読んで少しは理解できるようになるはずです。「抽象」から「具体」に落とし込めるようにしています。また、 「身体で覚え」られるよう演習を多数設けています（必ず手を動かして問題を解いてください）。


＜講座の特徴＞
・数学が苦手な方でも安心: 必要最小限の数学知識に絞り、統計学を理解するために最低限必要なエッセンスだけを学べます。
・統計学の基礎概念にフォーカス: 数式に対する恐怖を取り除き、統計学の教科書を理解できるレベルに到達することを目指します。
・豊富な演習問題を通じて身体で覚える: 実際に手を動かしながら理解を深める構成です。また、演習解答では、集中力が途切れないよう講師が手書きをしながら解説します


＜習得知識＞
・統計学で必要な数学の基礎力: Σ計算や確率、微積分、ベクトルや行列など、統計学の土台となる数学の重要ポイントを理解。
・統計分析に必要な数学的概念: ベイズ推定や最尤推定、線形代数の基本を学ぶことで、統計モデルの背後にある計算原理を把握。


＜プログラム＞
１．シグマ（Σ）計算
　・Σ記号とは
　・Σの定義と性質
　・Σに関する公式
２．確率の基本
　・確率の定義
　・試行と事象
　・条件付き確率
　・期待値
　・分散
　・正規分布
　★演習問題
３．ベイズ推定と最尤推定
　・ベイズ推定とは
　・条件付き確率
　・ベイズ推定
　・最尤推定
　★演習問題
４．微分・積分の基本
　・極限
　・微分
　・導関数
　・不定積分
　・定積分
　★演習問題
５．線形代数の基本
　・ベクトル
　・内積
　・行列
　・特殊な行列
　・行列の基本演算
　・逆行列
　★演習問題
６．まとめ


＜講義概要＞
　実務で統計解析をやってみたい」という方に、統計の基礎と解析の方法を解説する講座で、全4回のシリーズとなっています。理論はポイントを絞り、また、数式はなるべく使わず、分かりやすく解説します。解析方法はエクセルなどを使いながら具体的に解説し、受講生の方には演習にも取り組んでいただきます。
　4回目は数学となります。統計学に必要な最低限の数学知識を学び直すための講座です。数学が苦手な方でも安心して参加できるよう、複雑な理論ではなく、実際に統計学を理解するために必要なエッセンスだけに絞って解説します。Σ計算、確率、ベイズ推定、微積分、線形代数といった数学の概念を、演習問題を通じて身体で覚え、統計学の教科書を読み解ける力を養います。