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科目一覧へ戻る/Return to the Course List | 2021/08/23 現在/As of 2021/08/23 |
開講科目名 /Course |
統計学b(13以降_選択)/STATISTICS(B) |
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開講所属 /Course Offered by |
経済学部/ECONOMICS |
ターム?学期 /Term?Semester |
2021年度/2021 Academic Year 秋学期/FALL SEMESTER |
曜限 /Day, Period |
水2/Wed 2 |
開講区分 /semester offered |
秋学期/Fall |
単位数 /Credits |
2.0 |
学年 /Year |
2,3,4 |
主担当教員 /Main Instructor |
樋田 勉 |
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Affiliation |
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樋田 勉 | 国際環境経済学科/ECONOMICS ON SUSTAINABILITY |
授業の目的?内容 /Course Objectives |
背景: 今日の高度情報社会では,GDP,企業の財務情報,株価,テレビ番組の視聴率,スポーツ選手のパフォーマンスなど,様々な統計データが収集?作成?活用されている。情報通信技術の発展により統計データの利活用は容易になり,企業や公的機関は統計データを積極的に利用するようになってきた。特に,企業では市場調査,マーケティング,製品の品質管理,公的機関ではEvidence-based Policy Making(根拠に基づく政策運営)の推進のなかで,統計データの活用が進められている。 統計データを有効に活用するための学問が統計学である。統計学は,統計データをわかりやすく集計?表現したり,確率的なモデルを用いてデータの背後にある母集団の構造を推測?予測したりすることに用いられ,統計データを意思決定に活かすことを可能にする。また,統計学は,近年注目を集める,データサイエンスや統計的機械学習の基礎である。 目的: この科目の目的は,「学科基礎科目」として,統計学の基礎知識の修得に力点をおき,学科専門修得への応用能力を身につけることにある。統計学を修得することにより,多変量解析をはじめとする統計学を基礎とするより発展的な科目の修得が可能になる。 内容: 統計学bでは,連続型確率分布から統計的仮説検定までを学修する。 |
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授業の形式?方法と履修上の注意 /Teaching method and Attention the course |
形式: 授業は原則としてオンデマンド型で実施する。ただし,感染症の収束状況によっては対面型を組み合わせて授業を行うことがある。その場合には,変更を始める2週間前にPorTaII,manabaにて連絡する。 進行: 資料配付,動画による説明,manabaの小テストを基本とする。 履修者は授業の内容を理解し,manabaの小テストに解答することにより理解を深めることが期待される。 manabaの小テストについては締め切り後に,採点結果を受講生が確認できるようにするので,不正解だった問題については復習すること。また,採点結果にもとづいて適宜追加説明等のフィードバックを行い,質問に対しては,manabaの掲示版や次週の授業で解説を行う。 テキストは指定しないが,必要に応じて参考書を購入して利用することが望ましい。 質問対応: 原則として授業日から2日以内にメールで質問すること。質問に対しては,メールかmanabaのコースニュースで回答する。 フィードバック: 授業の内容が理解できているかどうか,計算結果や解釈が正しく行えているかについては,manabaの小テストを実施,採点結果から確認し,正答率が低い問題については,次回の授業で必要に応じて解説を行う予定である。 注意; 統計学aの単位取得者を対象とする。 |
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事前?事後学修の内容 /Before After Study |
事前の学修: 特になし。 事後の学修: manabaの小テストの採点結果が公表された後に,復習に取り組むこと。また,いくつかの単元ではやや発展的な問題を提示する(30分から1時間程度)。 |
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テキスト1 /Textbooks1 |
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テキスト2 /Textbooks2 |
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テキスト3 /Textbooks3 |
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参考文献等1 /References1 |
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参考文献等2 /References2 |
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参考文献等3 /References3 |
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評価方法 /Evaluation |
manabaの小テスト(80%),最終レポート(20%) 講義全体を理解し基礎能力?応用能力を身に着けたかどうかを評価する |
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関連科目 /Related Subjects |
統計学入門 多変量解析a,b |
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備考 /Notes |
テキストは指定しないが,必要に応じて参考書を購入して利用することが望ましい。 |
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到達目標 /Learning Goal |
統計学の一般知識を習得し、現実の経済?経営データ分析に応用できるようにする。 |
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 |
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1 | オリエンテーション?春学期の復習 | オリエンテーション?春学期の復習について | |
2 | 代表的な離散型確率分布(離散型一様分布,超幾何分布) | 一般的な離散型確率分布,離散型一様分布,超幾何分布の定義と性質が理解できるようにする。 | |
3 | 代表的な離散型確率分布(二項分布,ポアソン分布) | 二項分布,ポアソン分布の定義と性質が理解できるようにする。 | |
4 | 代表的な連続型確率分布 |
一般的な連続型確率分布,連続型一様分布の定義と性質が理解ができるようにする。 | |
5 | 正規分布 |
正規分布,標準正規分布表の見方と使い方が理解ができるようにする。 | |
6 | 標準正規分布の利用 |
標準正規分布表の見方といろいろな計算方法が理解ができるようにする。 | |
7 | 正規分布による二項分布とポアソン分布の近似計算 | 正規分布による二項分布とポアソン分布の近似計算ができるようにする。 |
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8 | 標本抽出と標本分布 | 母集団と標本,標本抽出,大数の法則,中心極限定理が理解ができるようにする。 |
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9 | 正規分布からの標本抽出と標本分布 | 正規分布からの標本抽出と標本分布が理解ができるようにする。 |
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10 | 点推定と区間推定 | 点推定と区間推定の仕組みが理解ができるようにする。 |
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11 | 母平均と母比率の区間推定 |
母平均と母比率の区間推定,標本サイズの決定 が理解ができるようにする。 |
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12 | 統計的仮説検定(検定の仕組み) | 統計的仮説検定の仕組み,帰無仮説と対立仮説,棄却域,検定統計量が理解ができるようにする。 |
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13 | 統計的仮説検定 |
片側検定と両側検定,母平均の検定,母比率の検定が理解できるようにする。 | |
14 | 統計学bのまとめ |
秋学期に学修した内容の総復習を行う。 |