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科目一覧へ戻る/Return to the Course List | 2023/08/29 現在/As of 2023/08/29 |
開講科目名 /Course |
統計学a(選択)/STATISTICS(A) |
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開講所属 /Course Offered by |
経済学部/ECONOMICS |
ターム?学期 /Term?Semester |
2023年度/2023 Academic Year 春学期/SPRING SEMESTER |
曜限 /Day, Period |
水2/Wed 2 |
開講区分 /semester offered |
春学期/Spring |
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,ビジネスの世界で近年注目を集める,データサイエンスや統計的機械学習の基礎である。統計学を学修することにより,ビジネスの現場においてデータを科学的に扱う基礎的な能力を養成する。 目的: 学位授与方針(DP)と関わる能力としては,礎付けられた経済学,経営学?情報,環境学の専門知識を習得した,国際的視野を有する優れた社会人として必要となる能力のうち,特に,統計情報を正しく読み取り適切に利用するために必要となる統計学の基本的な能力の養成を目的とする。 カリキュラム?ポリシーおよび履修系統の関連から見ると,この科目は,「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aでは,統計学入門の復習である記述統計と確率,離散型確率分布までを学修する。 記述統計では,収集したデータを効率的に要約し表現する方法について学修する。 確率では,統計学bで扱う統計的推測の基礎となる確率分布や確率変数の概念について学修する。 |
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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: 授業は講義形式(対面授業)で実施する。オンライン配信,録画配信は行わない。manabaで資料を配付するので事前に印刷して持参すること。 進行: 統計学に関する内容と例題の説明,理解度を確認するために演習問題の実施,演習問題の解説が基本的な授業の進行となる。 履修者は授業の内容と例題の解説を理解し,講義時間中あるいは事後の学修用に配布する演習問題に取り組むことにより理解度を確認する。 履修者は,当日あるいは次週の講義時間中に行われる演習問題の解説を参考にして,授業内容の復習を行う。 演習問題の提供方法として,manabaの小テスト機能を利用することがある。この場合は,締め切り後に,採点結果を履修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。また,履修生からの質問や採点結果については,次週の授業で教員から解説がある。 必要に応じてテキストあるいは参考書を購入して利用すること(講義中に参照することはほとんどない)。 質問対応: 講義内容についての質問は,講義後あるいはメールにて質問すること。授業やmanabaでフィードバックする。 注意; 統計学a,bを連続して履修すると効果的に学修を行うことができる。 受講条件: 統計学入門の単位を取得済みであること。 |
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事前?事後学修の内容 /Before After Study |
事前の学修: manabaで事前に配付する資料に目を通しておくこと(2時間)。 事後の学修: 配付資料の演習問題に取り組むこと(2時間)。 |
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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 |
期末テスト(70%),平常点(30%) 期末テスト: 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。 期末テストが実施できない場合は,レポート等に置き換えることがある。 平常点: 講義への参加度,課題?小テストの得点。 |
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関連科目 /Related Subjects |
前提とする科目: 統計学入門 この科目と同時に履修することを推奨する科目: 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,必要に応じて参考文献1,または,参考文献2を購入して利用することを推奨する。 |
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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 | 統計学の目的と役割 | 授業全体の説明と「統計学」とはどのような学問かについて全体象を理解できるようにする。 |
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2 | 度数分布,ヒストグラム | 度数分布表,ヒストグラム,相対度数,累積相対度数について説明できるようにする。 |
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3 | 平均,メディアン,モード | 平均,メディアン,モードについて説明できるようにする。 |
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4 | 分散,標準偏差,偏差値 | 分散,標準偏差,偏差値について説明できるようにする。 | |
5 | 散布図,相関係数 | 複数の変数の関係を散布図,相関係数で分析する方法について説明できるようにする。 |
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6 | 確率の概念 | 標本空間,事象,確率について説明できるようにする。 | |
7 | 加法定理,乗法定理 |
加法定理,乗法定理について説明できるようにする。 |
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8 | 条件付き確率と統計的独立 | 条件付き確率と統計的独立について説明できるようにする。 | |
9 | ベイズの定理 | ベイズの定理について説明できるようにする。 | |
10 | 確率変数の期待値と分散 | 確率変数,確率変数の期待値と分散について説明できるようにする。 | |
11 | 一般的な離散型確率分布 |
一般的な離散型確率分布,一様分布の定義と性質について説明できるようにする。 |
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12 | 2項分布 | 2項分布の定義と性質について説明できるようにする。 | |
13 | ポアソン分布 | ポアソン分布の定義と性質について説明できるようにする。 | |
14 | 統計学aのまとめ | 春学期に学修した内容の総復習を行い,基本的な統計学的手法について理解できるようにする。 |