スケジュール 第1回 [読み物]：『人間の感覚のみでテスト結果を判定する事の難しさについて』：人間の感覚のみでは正しくテストの判定を行うのは困難である事を説明し，テストになぜ統計的手法が必要かを感じてもらう。 第2回 [読み物]：『「何をテストすべきか」意義のある仮説を立てるためのヒント』：何をテストするか，つまり改善可能性のある効果的な仮説を見いだす事は，テストの実施方法うんぬんより本質的な問題である（かつ非常に難しい）。意義のある仮説を立てるためのヒントをいくつか考える。 第3回 [数学]：『テストの基本的概念と結果の解釈方法について』：テストの基本的な数学的概念を説明し，またテスト結果をどのように解釈するのかを説明する。 第3回補足 [数学]：『仮説検定の概念を改めて考える』：テストの概念をもう少し丁寧に説明する。 第4回 [数学]：『実分野における9個のテストパターンについて』その

個人的にもやもやと考えたカリキュラムです。日本の大学には存在しない統計学部がもしあったら、こんなカリキュラムを組みたいなぁ、と。 統計学の講義は分布や変数の型を教えるところから入るんだけど、授業を受けていて分かりにくいな〜と学生の頃から常々感じていました。（あくまでも個人的な偏見と妄想に満ち溢れた記事であることをご了承ください。。） それでは、カリキュラムを発表します！！ 1. データ解析I一般化線形モデル教師付き機械学習非線形モデル（一般化加法モデル）カテゴリカルデータ解析生存時間解析グラフィカルモデリング経時データの解析探索的データ解析（EDA）多次元データの縮約非教師付き機械学習（クラスタリング）データマイニング 2. データ解析IIデータハンドリングI（R）データハンドリングII（perl、rubyなどスクリプト言語）データベースからのデータ取得I（RDBMS系）データベースからの

はじめに 先日、「言語研究者のための統計の学び方―基礎を身につける」という記事で、統計の基礎の学び方を紹介した。そこで紹介したことを学ぶだけでも、結構色々な言語研究ができる。だが、もう少し本腰を入れて言語研究をする場合は、統計に関して、より高度な内容を学んでおく必要がある。 今回は、統計の基礎を学び終えた言語研究者が次にどう勉強していけば良いかについて紹介する。 この記事で扱う内容 先日書いた「言語研究者のための統計の学び方―基礎を身につける」という記事では、統計の基礎をどう勉強すれば良いかについて触れた。今回は、より高度な内容を学ぶためにはどうすれば良いかについて紹介したい。図示すると、以下のとおりになるだろう。 言語研究者のための統計の学習順序 上に掲げた図からも分かるように、今回扱う内容は、「コーパス処理向け」・「言語実験向け」・「言語教育向け」の3つに分かれている。このように分けた