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| 回数 | 授業スケジュール | 授業時間外学習・時間(分) |
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| 1 | 「ガイダンス」：実験研究と観察研究，母集団と標本，標本抽出と調査方法 | 「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)
「復習」：小テストに取り組む(90) |
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| 2 | 「確率の概念」：場合の数，順列と組み合わせ，条件付き確率，ベイズの定理 | 「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)
「復習」：小テストに取り組む(90) |
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| 3 | 「確率分布(1)」：確率分布と確率変数, 確率分布の平均・分散 | 「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)
「復習」：小テストに取り組む(90) |
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| 4 | 「確率分布(2)」：コイン投げとベルヌーイ試行, 一様分布・正規分布の特徴 | 「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)
「復習」：小テストに取り組む(90) |
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| 5 | 「統計的推測」：推定の考え方, 標本平均の標本分布 | 「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)
「復習」：小テストに取り組む(90) |
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| 6 | 「区間推定(1)」：点推定と区間推定, 母平均の区間推定(分散既知) | 「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)
「復習」：小テストに取り組む(90) |
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| 7 | 「区間推定(2)」：母平均の区間推定(分散未知), 母比率の区間推定(大標本) | 「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)
「復習」：小テストに取り組む(90) |
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| 8 | 「統計的仮説検定(1)」：仮説検定の目的, 母平均の検定(分散既知) | 「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)
「復習」：小テストに取り組む(90) |
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| 9 | 「統計的仮説検定(2)」：母平均の検定(分散未知), 母比率の検定(大標本) | 「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)
「復習」：小テストに取り組む(90) |
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| 10 | 「データ同士の関連性(1)」：散布図，共分散，相関係数，疑似相関と偏相関 | 「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)
「復習」：小テストに取り組む(90) |
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| 11 | 「データ同士の関連性(2)」：母相関係数の区間推定・仮説検定，順位相関係数 | 「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)
「復習」：小テストに取り組む(90) |
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| 12 | 「単回帰分析(1)」：回帰係数の点推定(最小二乗法)，決定係数 | 「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)
「復習」：小テストに取り組む(90) |
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| 13 | 「単回帰分析(2)」：回帰係数の区間推定，統計量と自由度の概念 | 「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)
「復習」：小テストに取り組む(90) |
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| 14 | 「単回帰分析(3)」：回帰係数の仮説検定，予測値の点推定・区間推定 | 「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)
「復習」：小テストに取り組む(90) |
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| 15 | 「重回帰分析」：偏回帰係数の点推定・区間推定，自由度調整済み決定係数 | 「予習」：Microsoft Teamsで事前に配布された資料を熟読する(90)
「復習」：小テストに取り組む(90) |
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