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科目名 統計学入門【2年次以上】 
担当者氏名

新美 潤一郎

全開講対象学科 経営学部経営学科
経営学部国際経営学科
年次 1年次 
クラス  
講義学期 後期 
単位数
必選区分  
学期・曜日・時限  
部門 専門教育部門-専門基礎部門 
備考  



準備学習・事後学習
準備学習:次回の講義で扱う内容について事前に教科書の該当する箇所を読み込み、新しく出てきた用語の意味するところや数学的な導出方法について学習、わからない点をまとめておく。これを準備学習として2時間程度取り組むこと。
事後学習:講義内で提示した例題や教科書付録の練習問題に自身で取り組む。これを事後学習として2時間程度取り組むこと。
日頃からの情報収集など含め、事前・事後学習のそれぞれを合わせて4時間程度の自習が求められる。
課題は授業内で解説し、定期試験については追・再試験終了後に講評を指定したWebサイト上で公開するので参考にすること。  
履修上の留意
初回の講義ではガイダンスとして、授業の概要や進め方、評価方法等について説明するため、履修を希望する学生は必ず出席すること。
定期試験とは別に、理解度チェックのための課題を実施する。課題の時期や内容は講義の進度にしたがって適宜指示する。 
授業の概要と目的
本授業はCP2およびDP2に該当する。
統計学入門では、統計学の入門科目として統計学の基礎部分の理解を通じて、今後の発展的な統計学の学習や自身の専門分野のデータ分析に資する知識・スキルを獲得、社会人・経済人に不可欠な高度な専門性と幅広い柔軟な知識を養うための基盤作りを目的としている。
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) 
サブタイトル
データ分析のための統計学入門 
到達目標
平均、分散といった記述統計量についてその性質を理解し自身で導出できる。与えられたデータから回帰分析等を実施しデータの傾向を読み取ることができる。 
授業計画
【項目欄】 【内容欄】
1. イントロダクション  授業の進め方の説明とイントロダクション
統計学が必要とされる背景等 
2. 1次元データ:度数分布  1次元データの集計のための手法
度数分布表、ヒストグラム 
3. 1次元データ:中心の指標  中心の指標を用いたデータの理解
平均、中央値、最頻値 
4. 1次元データ:ばらつきの指標  ばらつきの指標を用いたデータの理解
分散、標準偏差 
5. 1次元データ:データの比較  単一データ内での情報の比較のための手法
基準化、変動係数、偏差値 
6. 1次元データ:PCを使用した分析例  1次元データに関する解析例の紹介 
7. 確率と確率分布:確率  統計学の基礎としての確率
事象、標本、期待値、条件付き確率 
8. 確率と確率分布:確率分布  確率分布の考え方
離散型確率分布、連続型確率分布 
9. 確率と確率分布:PCを使用した分析例  確率に関する解析例の紹介 
10. 2次元データ:関係の理解(1)  2変数の関係を把握する手法
共分散、相関と因果 
11. 2次元データ:関係の理解(2)  2変数の関係を把握する手法
単回帰分析 
12. 2次元データ:関係の理解(3)  2変数の関係を把握する手法
単回帰分析の解釈 
13. 2次元データ:回帰分析  単回帰分析のパラメータ推定と解釈
重回帰分析への拡張 
14. 2次元データ:PCを使用した分析例  2次元データに関する解析例の紹介 
15. まとめ  本講義で扱った内容についての総括 
テキスト
【書籍名】 【著者】 【出版社】
1. 入門統計解析  倉田博史, 星野崇宏  新世社 
参考文献
【書籍名】 【著者】 【出版社】
1. 適宜紹介する     
授業方法の形式
講義 
成績評価方法及び評価基準
課題(20%)、定期試験(80%)
欠格制度は適用しない。 
受講生へのメッセージ
与えられたデータを理解する、グラフから情報を読み取るなどの統計リテラシーはビジネスや研究といったフィールドに関わらず現代の必須スキルです。 
参考URL
画像
ファイル
更新日時 2020/02/25 12:37


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