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準備学習・事後学習
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準備学習：毎回の講義内容について2時間程度，教科書の説明に従って例題を解き理解できないポイントを明らかにしておくこと。
事後学習：毎回課題を課すので2時間程度をかけて教科書と講義内容を復習し課題に取り組み，理解を確かなものとすること。
小テストと課題については，次回の講義開始時に解説を行う。
定期試験については，追・再試験終了後に講義用HPにて講評・解説を公表する。
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履修上の留意
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必要とされる数学的な知識は四則演算程度であるから高等学校における数学の学習歴は特に気にする必要はないが，「講義に出席すること」「指定された教科書を持参すること」「予習・復習を行うこと」は最低限実施してもらいたい。講義内容，配布資料，課題，小テストに関する情報は，下記参考URLの講義用HPに記載するので，万一講義に欠席した場合には必ず参照し講義内容，連絡事項の確認と自習をしておくこと。
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授業の概要と目的
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本授業はCP2およびDP2に該当する。
日常生活においても新聞や雑誌などで統計データや分析結果を目にすることは多い。統計学は経営学・マーケティング・会計ファイナンスを学ぶ上で非常に重要な基礎的素養である。本講義では，確率論や確率分布の詳細に立ち入ることなく，統計データの正しい見方と処理法，統計学における考え方について学習し，経営学部で開講される他の科目で必要となる最低限のデータ分析法を習得することを目的とする。日本アイ・ビー・エムでの実務経験に基づき，実務上重要となるデータ扱い方や注意点についても紹介する。なお，後続科目「統計学１，２」は本科目の履修を前提としている。
講義内容を補足し理解を深めるため、適宜、外部講師による講演を実施する場合もある。
（科目ナンバリングコード：経営BB11008、国際BI11008）
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サブタイトル
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到達目標
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統計分析の基本である度数分布や平均，分散，標準偏差などの統計量を理解し計算できる。また，統計的データ分析の基礎として回帰分析が行える。
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授業計画
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【項目欄】
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【内容欄】
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1.
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講義概要
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統計学では何を学ぶか
身近な統計データの例 / 量的変数と質的変数 / 統計データのグラフ表現
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2.
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度数分布とヒストグラム
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度数分布表の作成 / 度数、相対度数、累積度数 / 階級の決め方 / ヒストグラムの描き方と見方
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3.
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累積度数分布と分位点
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累積度数と分布関数 / 分位点
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4.
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代表値
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平均，中央値， 最頻値 / 分布の歪み・はずれ値の影響
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5.
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ばらつきの尺度
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範囲 / 四分位数・範囲・偏差 / 偏差 / 分散 / 標準偏差 / 変動係数 / 標準化変数 / 箱ひげ図
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6.
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不均衡度
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ローレンツ曲線 / ジニ係数
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7.
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度数分布表からの近似計算
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分位点の近似計算 / ローレンツ曲線・ジニ係数の近似 / 平均・分散・標準偏差の近似
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8.
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中間まとめ
前半講義内容の補足
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第1～7回講義の内容についてまとめを行い，理解度を確認する
分布のその他の表現方法について
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9.
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相関と散布図
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散布図 / 相関関係 / 共分散 / 相関係数
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10.
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回帰分析(1)
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最小２乗法 / 回帰直線 / 決定係数 / 残差プロット
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11.
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回帰分析(2)
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変数変換によるデータの直線化 / 対数変換 / 弾力性
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12.
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重回帰分析
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回帰直線の拡張 / 重回帰式に対する最小２乗法 / 修正決定係数 / 結果の解釈 / 偏相関係数
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13.
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分割表
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分割表の構成 / 同時分布・周辺分布・条件付き分布 / ２×２分割表 / 関連係数
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14.
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時系列データの分析(1)
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長期的変化 / 短期的変化 / 時差相関係数
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15.
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時系列データの分析(2)、まとめ
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時系列データの分解 / トレンド / 季節変動 / 不規則変動 / 季節調整
講義全体のまとめを行う
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テキスト
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【書籍名】
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【著者】
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【出版社】
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1.
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初級 統計分析
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西郷 浩
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新世社
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参考文献
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【書籍名】
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【著者】
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【出版社】
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1.
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統計でウソをつく法
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ダレル・ハフ
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講談社
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授業方法の形式
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成績評価方法及び評価基準
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小テスト・課題（40％）：毎回の講義内容の理解度を確認する。
定期試験（60％）：講義内容の基礎的事項80%，応用問題20%。
ただし，講義を5回以上欠席するか課題未提出の場合には欠格とする。
小テストと課題については，次回の講義開始時に解説を行う。
定期試験については，追・再試験終了後に講義用HPにて講評・解説を行う。
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受講生へのメッセージ
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新しい概念が出てくるので，実際に計算したり，Excelなどを使ってグラフ化しながら理解してもらいたい。演習問題を解くことは講義内容を理解する上で必須である。毎回，必ず復習し講義内容を確実に理解しておくこと。
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参考URL
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1.
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講義用HP
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連絡事項，講義資料，演習問題，課題など
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画像
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ファイル
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更新日時
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2020/11/21 14:03
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