| 授業方針・テーマ |
統計学Ⅰでは記述統計学と確率変数の基本的な考え方について講義します。記述統計学とはデータを要約し、指標間の関係を明らかにするための学問、確率変数は不確実性を伴う現象を記述し、分析するために必要な概念です。いずれも統計学Ⅱ（推測統計学）が前提とする知識です。 |
習得できる知識・能力や授業の
目的・到達目標 |
物事を論理的に考えることができる（論理的思考力）。
データを分析・活用することができ（情報活用能力）、データを様々な角度から見ることで、対象となる物事の本質を把握することができる（総合的問題思考力）。 |
授業計画・内容
授業方法 |
【授業計画】
第1回 ガイダンス
第2回 1次元のデータ：度数分布表とヒストグラム
第3回 1次元のデータ：代表値と散らばりの尺度（1）
第4回 1次元のデータ：代表値と散らばりの尺度（2）
第5回 物価指数とローレンツ曲線
第6回 2次元のデータ：分割表と散布図
第7回 2次元のデータ：相関関係と相関係数
第8回 2次元のデータ：回帰分析（1）
第9回 2次元のデータ：回帰分析（2）
第10回 推定の考え方（1）
第11回 推定の考え方（2）
第12回 確率変数（1）
第13回 確率変数（2）
第14回 確率変数（3）
第15回 まとめ
【授業方法】
授業計画に沿って講義を行う。練習問題を解く時間も設けます。 |
| 授業外学習 |
回が進むにつれ、前に学習した概念や知識を使うことが多くなる。講義内容を理解するためには、毎回の復習が不可欠です。授業前にも軽く復習することが望ましい。
e－ラーニングシステムkibacoを用いた宿題を３回実施する。 |
| テキスト・参考書等 |
資料はkibacoを用いて配布します。
参考書としては以下を挙げておく。
大屋幸輔「コア・テキスト統計学」新世社
森治憲「経営統計」新世社
詳しくは１回目の授業とkibacoで説明します。 |
| 成績評価方法 |
成績は２回の宿題２割、学期末試験８割で評価します。 |
質問受付方法
(オフィスアワー等) |
金曜日５時限をオフィスアワーとする。kibacoのメッセージ機能による質問を随時受け付けます。 |
特記事項
(他の授業科目との関連性) |
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| 備考 |
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シラバス照会