41

統計学・計量科学W 41 · Natural Sciences

100 主題· 104 記述済み区画· 0 主題で詳細公開

主題の骨格を整備済み。区画の記述は順次拡充します。

分野概説

統計学・計量科学は、データから構造・傾向・因果関係を読み解き、意思決定を支える科学的手法の体系である。記述統計・推測統計・回帰分析・因果推論・計量経済・ベイズ推定などを含む。観察データや実験データを数理的に扱い、社会科学・自然科学・ビジネス・政策評価など広範に応用される。ビッグデータ・AI時代において、分析基盤と再現性の核となる学問領域である。

出典: 『W100知識分類法 共通試験法［分類表・逐条解説］』（2025年12月・296頁）

ユースケース — 「〜したい」→ W100コード

  1. ①統計学の基本概念と全体像を俯瞰したいW 41.00.00.00
  2. ②確率・推定・回帰など主要理論析の未来系を整理したいW 41.10.01.00
  3. ③統計学・計量科学の発展史と制度史を把握したいW 41.20.02.00
  4. ④公的統計・臨床試験・国際統計民統計学度を理解したいW 41.30.03.00
  5. ⑤調査設計・回帰・多変量・ベイズ等の手法を設計したいW 41.40.04.00
  6. ⑥公的統計・医療統計・経済統計など現場実務を知りたいW 41.50.05.00
  7. ⑦医療・経済・政策・環境など応用事例を参照したいW 41.60.06.00
  8. ⑧統計指標・学力調査・誤差評価などデータを確認したいW 41.70.07.00
  9. ⑨初等〜専門・国際統計教育まで体系を把握したいW 41.80.08.00
  10. ⑩AI統計・量子統計・市民統計など未来像を把握したいW 41.90.09.00

出典: 『W100知識分類法 共通試験法［分類表・逐条解説］』（2025年12月・296頁） 分野41ガイド

00–09基礎・定義

41.00統計学の定義と範囲準備中 41.01データ・母集団・標本の基礎準備中 41.02記述統計の基礎（平均・分散・分布）準備中 41.03推測統計の基礎（推定・検定）準備中 41.04サンプリングの基礎準備中 41.05確率と確率分布の基礎準備中 41.06回帰・相関の基礎準備中 41.07計量科学の定義と応用範囲準備中 41.08データ倫理・統計的責任準備中 41.09入門教材・概論書準備中

10–19理論・分類

41.10確率論と統計理論準備中 41.11記述統計理論準備中 41.12推測統計理論（点推定・区間推定・検定）準備中 41.13回帰分析理論（線形・非線形）準備中 41.14分散分析・多変量解析理論準備中 41.15ベイズ統計理論準備中 41.16ノンパラメトリック統計理論準備中 41.17計量経済学理論準備中 41.18計量社会学・心理統計理論準備中 41.19機械学習と統計理論の接点準備中

20–29歴史・変遷

41.20古典統計学の誕生（ガウス・ラプラス）準備中 41.2119世紀統計史（フィッシャー・ピアソン）準備中 41.22社会調査統計史準備中 41.23医学統計・臨床試験史準備中 41.24計量経済学成立史準備中 41.25日本統計史（国勢調査・農林統計）準備中 41.26コンピュータと統計計算史準備中 41.27ベイズ統計の再興史準備中 41.28データサイエンスとの統合史準備中 41.29国際統計制度史準備中

30–39制度・ガバナンス

41.30公的統計制度（国勢調査・統計法）準備中 41.31政府統計と国際比較（UN,OECD,）準備中 41.32医学・臨床試験統計制度（FDA,）準備中 41.33統計教育制度（初等〜大学）準備中 41.34統計協会・学会制度（ASA,RSS,）準備中 41.35計量経済学会制度準備中 41.36オープンサイエンスと統計データ公開制度準備中 41.37倫理審査制度（統計利用における個人情報保護）準備中 41.38国際基準・規格（ISO統計標準）準備中 41.39統計リテラシー政策準備中

40–49設計・方法論

41.40調査設計（標本設計・アンケート設計）準備中 41.41実験計画法（DOE）準備中 41.42回帰モデル設計準備中 41.43多変量解析設計準備中 41.44時系列解析設計準備中 41.45ベイズモデリング設計準備中 41.46シミュレーション設計（モンテカルロ法）準備中 41.47ビッグデータ統計解析設計準備中 41.48機械学習アルゴリズム設計（統計的学習理論）準備中 41.49統計教育カリキュラム設計準備中

50–59実務・運用

41.50調査統計実務（国勢調査・企業調査）準備中 41.51医学統計実務（臨床試験解析）準備中 41.52社会統計実務（世論調査・社会調査）準備中 41.53経済統計実務（マクロ経済・産業統計）準備中 41.54教育統計実務（PISA,TIMSS）準備中 41.55政策評価統計実務準備中 41.56ビジネス統計実務（マーケティング・品質管理）準備中 41.57データベース運用統計実務準備中 41.58国際統計調整実務（OECD,UN）準備中 41.59統計広報・リテラシー普及実務準備中

60–69事例・応用

41.60医療・疫学統計事例（COVID-19,）準備中 41.61教育統計事例（学力調査）準備中 41.62経済統計事例（GDP算出・CPI）準備中 41.63政治統計事例（選挙予測・世論調査）準備中 41.64環境統計事例（気候データ解析）準備中 41.65犯罪統計事例準備中 41.66産業統計事例（製造・流通）準備中 41.67スポーツ統計事例（セイバーメトリクス）準備中 41.68ビッグデータ応用事例（SNS・検索データ解析）準備中 41.69国際比較統計事例準備中

70–79データ・評価

41.70標本調査データ準備中 41.71母集団パラメータ推定データ準備中 41.72統計的仮説検定データ準備中 41.73回帰分析・モデル適合度データ準備中 41.74誤差・信頼区間データ準備中 41.75メタ分析データ準備中 41.76教育統計データ（PISA等）準備中 41.77国際比較統計データ（OECD,）準備中 41.78データ可視化・BIツールデータ準備中 41.79統計教育効果測定準備中

80–89教育・普及

41.80初等統計教育（確率・データの基礎）準備中 41.81中等統計教育（検定・回帰分析）準備中 41.82高等教育・大学統計教育準備中 41.83専門職統計教育（医療統計・経済統計）準備中 41.84社会人教育・統計リテラシー研修準備中 41.85公共統計教育（政策立案者向け）準備中 41.86国際教育プログラム（OECD,）準備中 41.87デジタル教材・MOOC統計教育準備中 41.88統計博物館・展示活動準備中 41.89生涯学習としての統計教育準備中

90–99未来・退避

41.90AIと統計の未来（自動推論・AutoML）準備中 41.91量子計算と統計解析の未来準備中 41.92ビッグデータと統計学の統合未来像準備中 41.93データ民主化と市民統計学準備中 41.94サステナ統計（環境・福祉・持続可能性）準備中 41.95グローバル統計ガバナンスの未来準備中 41.96脳科学・認知科学との統合的計量科学準備中 41.97廃れた統計手法（骨相学的計量等）準備中 41.98実験的統計手法（VR・シミュレーション統計）準備中 41.99退避：未分類・古典的統計知識準備中