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基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	統計学入門／INTRODUCTION TO STATISTICS
開講所属 ／Course Offered by	経済学部／ECONOMICS
ターム?学期 ／Term?Semester	2020年度／2020 Academic Year　　秋学期／FALL SEMESTER
曜限 ／Day, Period	火2／Tue 2
開講区分 ／semester offered	秋学期／Fall
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	1,2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	松枝　秀和

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
松枝　秀和	国際環境経済学科／ECONOMICS ON SUSTAINABILITY

授業の目的?内容 ／Course Objectives	現代社会では、企業?官公庁によってさまざまな統計データが収集され、意思決定に活用されている。統計学的手法を学ぶことで、これらの統計データを適切に集計し、情報を読み取ることができれば、経済学、経営?ビジネスにおける意思決定において重要な判断材料を得られる。 統計学は、得られたデータを整理する記述統計と一部のサンプルから全体を予測する推測統計に分けられる。この講義では、主に前者に焦点をあてながら、統計学的手法の基礎を学ぶ。統計検定3級程度の内容を基準として、確率を除く、記述統計を講義の範囲とする。 統計学もまた講義を聞いているだけでは身に付かない。実際に手を動かして解いてみることが習得への近道なので、授業中に例題を解いてもらったり、ホームワークで練習問題に取り組んでもらう。
授業の形式?方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	この授業は経済学部のすべての学生が履修する学部基礎科目であり、授業の目的?内容は共通シラバスによるが、授業の形式?方法などは各担当教員によって異なるので、必ず担当教員に確認すること。 遠隔授業のための通信環境と情報機器が整っている前提で行う。また、PorTaⅡやWebメールなどで課題提出などや返信が確認できなければ単位が出ないので、十分に注意すること。
事前?事後学修の内容 ／Before After Study	受講前にはテキスト範囲の予習を行う。また、受講後には授業中に出された練習問題を解いて復習する。
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other 各担当教員が第1回目の授業で指定する。
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other 参考文献は各担当教員が授業中にその都度、指示する。
参考文献等2 ／References2	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	定期試験は実施できない予定である。評価方法については、各担当教員が第1回目の授業で説明する。
関連科目 ／Related Subjects
備考 ／Notes
到達目標 ／Learning Goal	統計学と経済統計の基礎知識を習得し、経済?経営に関する各種データを加工?分析できるようにする。

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前?事後学修の内容 ／Before After Study
1	ガイダンス、統計学とは―記述統計と推測統計	担当教員ごとに授業方法、テキスト、成績評価基準について説明する。統計学は記述統計と推測統計に分けられることを説明し、この講義では前者を中心とすることを説明する。
2	データの分類と集計（量的変数、量的変数）	調査によって収集した統計データには量的データと質的データがあるが、統計データを整理して性質を理解できるようする。
3	基本的なグラフ（棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ）	棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフから正しい情報を読み取ることができるだけでなく、統計表から棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフを作成できるようにする。
4	標本調査（母集団、標本、全数調査、標本調査、乱数）	データの母集団からすべてのデータを使って分析する全数調査と、標本を抽出する標本調査があることを理解する。
5	度数分布表（相対度数、累積相対度数）	収集したデータから区間ごとの度数をカウントして、相対度数、累積相対度数を計算し、度数分布表を作成できるようにする。度数分布表によりデータの分布の状態を大まかに捉えることができるようになる。
6	ヒストグラム	度数分布表を用いて、横軸に階級、縦軸に度数を取り、グラフ化したヒストグラムを図示できるようにする。ヒストグラムからデータの分布の特徴を読み取れるようにする。
7	累積相対度数分布	度数分布表の累積相対度数を折れ線グラフにした累積相対度数分布を図示できるようにする。累積相対度数分布から有益な情報を読み取れるようにする。
8	ローレンツ曲線とジニ係数	累積相対度数分布の応用として、相対所得を下位の区間から足していく累積相対所得と人数の散布図を折れ線でつないだローレンツ曲線を理解する。また所得分配の不平等の程度を表すジニ係数を理解する。
9	データの中心（平均値、中央値、最頻値）	データの分布全体を見るのではなく、データを1つの値で特徴づける代表値として、平均値、中央値、最頻値とは何かを理解する。
10	データの散らばり（範囲、四分位範囲）	分布の散らばり具合を示す尺度として、範囲、四分位範囲を理解する。
11	データの散らばり（箱ひげ図）	データの中心、散らばりの大小、分布の歪み、外れ値の有無が一目でわかる箱ひげ図を理解できるようになる。
12	データの散らばり（分散、標準偏差、変動係数）	データの散らばり(散布度、ばらつき、広がり)をはかる指標として、分散と標準偏差を計算できるようにする。母分散と母標準偏差、標本分散と標本標準偏差の違い、変動係数を理解する。
13	標準化と偏差値―正規分布と標準正規分布	平均と標準偏差を用いて、データを基準化することができるようになる。基準値を用いて偏差値を計算できる。また、統計学においてもっとも頻繁に利用される正規密度分布と標準正規分布を理解する。
14	2変数の相関（散布図、相関係数、回帰直線）	2変数の相関を調べる散布図、相関係数、回帰直線について理解する。