| 回 | 項目 | 内容 |
| 第1回 | ガイダンス，基礎概念 | 今年度の授業計画の概略，受講に当たっての準備となる基本的な事柄について説明する。導入として，１次元データの分析について解説する。
【準備学習】第１章，第２章(21.6まで）を予め読んでおくこと。 |
| 第2回 | １次元データの分析（１） | 集団の特徴を表す統計量として，平均値，中央値，モード 分散，標準偏差，四分位等について解説する。
【準備学習】第2章（22.1以降）を予め読んでおくこと。 |
| 第3回 | １次元データの分析（２） | ヒストグラム，ローレンツ曲線，ジニ係数に関する解説及び演習を行う。
【準備学習】前回までの復習を行っておくこと。 |
| 第4回 | ２次元データの分析（１） | 相関表，散布図，相関係数等について解説を行う。
【準備学習】第3章(32.5まで）を予め読んでおくこと。 |
| 第5回 | ２次元データの分析（２） | 演習を行う。
【準備学習】前回までの復習を行っておくこと。 |
| 第6回 | 時系列データの分析（１） | 季節調整法の基本的な概念と方法について解説する。
【準備学習】第４章（41.22）を予め読んでおくこと。 |
| 第7回 | 時系列データの分析（２） | 時系列データに対するトレンドの計算方法に関する演習を行う。
【準備学習】第４章（43.2まで）を予め読んでおくこと。 |
| 第8回 | 確率と確率分布（１） | 確率，確率変数，確率分布の概念，離散型分布について解説する。
【準備学習】第５章（53.3まで）を予め読んでおくこと。 |
| 第9回 | 確率と確率分布（２） | 正規分布及び他の連続型分布について解説する。
【準備学習】第５章（54.1以降）を予め読んでおくこと。 |
| 第10回 | 確率と確率分布（３） | 中心極限定理について解説し，演習を行う。
【準備学習】これまでの内容を復習しておくこと。 |
| 第11回 | 標本理論（１） | 標本理論の基礎概念について解説する。
【準備学習】第６章（61.3まで）を読んでおくこと。 |
| 第12回 | 標本理論（２） | 標本誤差の概念，導出方法，使い方などについて解説する。
【準備学習】第６章（残りの部分）を読んでおくこと。 |
| 第13回 | 標本理論（３） | 演習を行う。 |
| 第14回 | 理解度の確認 | これまでの要点のまとめ |
| 第15回 | 中間のまとめ | まとめ |
| 第16回 | 推定の理論
| 推定における基礎概念，点推定，区間推定などについて解説する。
【準備学習】第７章を読んでおくこと。 |
| 第17回 | 検定の理論（１） | 統計的検定における基礎概念について解説する。
【準備学習】第８章（81.5まで）を読んでおくこと。 |
| 第18回 | 検定の理論（２） | 母平均及び母平均の差の検定について解説する。
【準備学習】第８章（82.4まで）を読んでおくこと。 |
| 第19回 | 検定の理論（３） | 分散分析について解説する。
【準備学習】第８章（84.2まで）を読んでおくこと。 |
| 第20回 | 検定の理論（４） | 適合度検定について解説する。
【準備学習】第８章（終わりまで）を読んでおくこと。 |
| 第21回 | 回帰モデル（１） | 回帰モデルの基本的な概念について解説する。
【準備学習】第9章（91.2まで）を読んでおくこと。 |
| 第22回 | 回帰モデル（２） | 重回帰係数の誤差，多重共線性，回帰関係の検定などについて解説する。
【準備学習】第9章（92，93）を読んでおくこと。 |
| 第23回 | 回帰モデル（３） | ダミー変数，変数変換などについて解説する。
【準備学習】これまでの内容をよく復習しておくこと。 |
| 第24回 | 回帰モデル（４） | 演習を行う。 |
| 第25回 | 主成分分析（１） | 主成分分析の概念，方法等について解説を行う。
【準備学習】授業において指示する。 |
| 第26回 | 主成分分析（２） | 主成分分析に関して演習を行う。
【準備学習】授業において指示する。 |
| 第27回 | ベイズ統計（１） | ベイズの理論の概念，方法の概略について解説する。
【準備学習】授業において指示する。 |
| 第28回 | ベイズ統計（２） | ベイズの理論に関する演習を行う。
【準備学習】授業において指示する。 |
| 第29回 | 理解度の確認 | １６回以降の要点のまとめ |
| 第30回 | まとめ | まとめ |
