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基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	統計学b(選択)／STATISTICS(B)
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　　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

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
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bでは，連続型確率分布から統計的推測までを学修する。 連続型確率分布では，統計的推測の基礎となる，正規分布と正規分布表の利用方法を中心に学修する。 統計的推測では，点推定と区間推定を用いた推定の方法と，統計的仮説検定の考え方と利用方法について学修する。
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，統計学aの単位を取得済みであること。
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）。
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title テキストは使用しない。資料を配付する。 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
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 コア?テキスト統計学　第3版 (2020) 著者 ／Author name 大屋幸輔 出版社/URL ／Publisher サイエンス社 ISBN ／ISBN 978-4883843077 その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/???名 ／Title スタンダード 文科系の統計学 (2018) 著者 ／Author name 中西 寛子, 竹内光悦, 中山厚穂 出版社/URL ／Publisher 培風館 ISBN ／ISBN 978-4563010195 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	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。
関連科目 ／Related Subjects	前提とする科目： 統計学入門，統計学a 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
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。