AI・機械学習のブームの影響もあるのか、最近数学を始めとする理系分野について勉強
し直したいという声を多数いただきます。
これまで実施していた企画では『高校レベルまではなんとなくは覚えてますよね』を
前提として進めていたので、理系分野をそこまでやってこなかった方にとっては敷居の高い
内容となってしまっていたようです。

そのため高度な内容に入る前段階として、for Beginnersグループを作成し今後は基礎的な
内容を丁寧にやっていけたらと考えています。

今回は機械学習とともに話題になることが多い統計に関して取り扱います。統計検定2級
レベルの基礎的な統計に関して、
① 統計学とは何か、データの分布、1変数データの分析
② 2変数データの分析、回帰分析
③ 確率、確率密度関数
④ 母集団と標本、推定、仮説検定
の4回で取り扱う予定で、第二回は『2変数データの分析、回帰分析』について扱います。

教科書通りの説明をしても退屈だと思いますので、『知ることで何が嬉しいのか』という
話もなるべく多く盛り込むようにできればと思います。
よろしくお願いいたします！！

・二変数の関係性を見る際に良く使用する相関係数について理解できます
・データの分析の際に良く使用する散布図について理解できます
・統計や機械学習を理解していく上でベースとなる回帰分析について知れます

7/1(日)
受付：9:50〜10:00
講義：10:00〜12:30

・講師自己紹介

・2変数データの分析
=> 散布図 相関係数 共分散 みかけの相関 偏相関係数 相関と因果

・回帰分析
=> 最小二乗法 回帰係数 観測値と予測値 残差 決定係数

・まとめ、演習

※
内容は若干変更となる可能性があります。

・該当分野の入門者の方、初学者の方
（数学苦手な方も事前知識ゼロの方もちゃんと講師が丁寧にフォローアップできればと
思っていますので、来ていただいて大丈夫です。）

ノートとペン（板書や簡単な計算問題を元にイメージを掴んでいただければと思っています）

なし

領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。
（事務手数料として、追加500円を含んだ金額でのお支払いと発行とさせていただきます。）

以降の日程に関しては基本的に日曜の14時〜16時半で毎週行なっていく予定です。
内容的に順不同ではあるので、4週おきに各テーマを打っていく形とできればと考えています。