科目名 | スポーツ統計学 |
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単 位 数 | 学年配当 | 開講期間 | 担 当 教 員 |
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2 | 1 | 後期開講 | 山本 真史 |
テーマ |
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スポーツを対象とした統計解析を理解する |
科目のねらい |
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<キーワード> スポーツ 統計解析 <内容の要約> 種々のスポーツ事象に対する統計学的理解を図るための授業内容とする。 <学習目標> 統計学を理解し、解析結果を考察することができる。 スポーツを対象とした統計解析の目的を理解することができる。 自身の研究(卒業論文など)に統計学の手法を応用することができる。 |
授業のながれ |
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ガイダンス:スポーツ統計学、データサイエンス スポーツ統計学の基礎(1):変数、尺度水準 スポーツ統計学の基礎(2):代表値、散布度 スポーツ統計学の基礎(3):代表値と尺度水準、散布度と尺度水準 スポーツ統計学の基礎(4):推測統計 スポーツ統計学の応用(1):スポーツ関連データを対象とした統計検定(t検定) スポーツ統計学の応用(2):スポーツ関連データを対象とした統計検定(1要因分散分析@) スポーツ統計学の応用(3):スポーツ関連データを対象とした統計検定(1要因分散分析A) スポーツ統計学の応用(4):スポーツ関連データを対象とした統計検定(2要因分散分析@) スポーツ統計学の応用(5):スポーツ関連データを対象とした統計検定(2要因分散分析A) スポーツ統計学の応用(6):スポーツ関連データを対象とした統計検定(相関分析) スポーツ統計学の応用(7):スポーツ関連データを対象とした統計検定(回帰分析) スポーツ統計学の応用(8):セイバーメトリクス スポーツ統計学の応用(9):スポーツにおけるAI まとめ |
準備学習の内容・学ぶ上での注意 |
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授業でPCを用いたデータ解析を行うため、各自ノートPCを持参すること。また、本科目の履修にあたり「統計学」または「スポーツ統計学T(基礎)」を履修済であることが望ましい。 |
事前事後 | 学習内容 | 時間数 |
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事前 | 次回授業の予習 | 15 |
事後 | 授業内容の復習 | 15 |
本科目の関連科目 |
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統計学、スポーツ統計学T(基礎)、スポーツ科学演習、専門演習T、専門演習U |
成績評価の方法 |
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授業内でのレポート・課題等および期末試験の成績を総合的に評価する。 |
テキスト |
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□テキストを使用する ■レジュメを使用する □未定 (最初の授業で指示する) |
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