| 授業方針・テーマ |
統計学はデータを用いて客観的に主張を論じるために必要なツールであり、あらゆる分野で有用な学問で
ある。
本講義では前半でデータのまとめ方・特性値(記述統計)について解説し、後半で「統計学II」の準備と
しての確率論について解説する。
授業中には可能な限り演習問題を解く時間を設ける。
|
習得できる知識・能力や授業の
目的・到達目標 |
・データをまとめることができる
・確率論の初歩を理解する
・代表的な確率分布の性質を理解する。
|
授業計画・内容
授業方法 |
1. 母集団と標本
2. 度数分布表とヒストグラム
3. 中心に関する代表値(平均、メディアン、モード)
4. 散らばりの程度に関する代表値、加重平均
5. スプレッドシートの活用、物価指数
6. ローレンツ曲線、ジニ係数
7. 散布図、共分散、相関係数
8. 回帰直線
9. 確率の定義、確率の性質
10. 条件付確率、独立性
11. 離散確率変数の確率関数、分布関数
12. 離散確率変数の期待値、ベルヌーイ分布、二項分布
13. 連続確率変数
14. 正規分布
15. まとめ
【授業方法】 講義形式
予習の他，理解を深めるために講義中に扱った練習問題や参考書などで復習をすること。 |
| 授業外学習 |
1回の授業毎に復習問題を課す。
単元毎に知識を整理し理解を深めるよう、計算問題を含む宿題を4回課す。
予習の他，講義中に扱った練習問題や参考書などで復習をすること。 |
| テキスト・参考書等 |
テキストは指定しないが参考書として以下を挙げる。
大屋幸輔『コアテキスト統計学』新世社
授業はスライドに沿って行う予定。 |
| 成績評価方法 |
期末試験75%、宿題25%
|
質問受付方法
(オフィスアワー等) |
オフィスアワー:火曜12:10-12:50 |
特記事項
(他の授業科目との関連性) |
・スライドや宿題、お知らせなどはe-learningシステムのkibacoにアップするので頻繁に参照すること。
・kibacoで自己登録可能なので、履修登録以前でもスライドのダウンロードは可能。初回授業でも各自ダ ウンロードすること。
・授業中および期末試験にはルート機能付き電卓を持参のこと。
・授業中の練習問題、復習問題、宿題を解くことがよい試験対策となる。 |
| 備考 |
|
シラバス照会