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授業情報/Course information

科目一覧へ戻る 2023/03/17 現在

科目名/Subject 統計学
担当教員(所属)/Instructor 田中 晋矢 (商学部)
授業科目区分/Category 昼間コース 学科別専門科目
開講学期/Semester 2016年度/Academic Year  前期/Spring Semester
開講曜限/Class period 月/Mon 2
対象所属/Eligible Faculty 商学部/Faculty of Commerce
配当年次/Years 2年 , 3年 , 4年
単位数/Credits 2
研究室番号/Office 田中 晋矢(1号館(研究棟)514)
オフィスアワー/Office hours 田中 晋矢(毎週月曜日12:50〜14:20.その他の時間にお越しいただいても構いませんが,その場合,事前にメールでアポイントメントを取っていただくことを推奨します.)
更新日/Date of renewal 2016/02/16
授業の目的・方法
/Course Objectives and method
目的:本講義では統計学初学者を対象に記述統計および推測統計学の基礎を習得して頂くことを目的とします.“ビッグデータ”という用語が近年注目を浴びているように,情報化が著しく進んだ現代では数えきれないくらい多くの統計データが入手可能となってきています.しかしながら,食材が手元にあってもレシピがなければ料理が作れないのと同様に統計学の知識がなければ統計データを扱うことは不可能といえるでしょう.本講義では受講生の皆さんに統計データを扱うために最低限必要な知識を身に付けて頂けることを期待しています.

方法:担当教員による講義形式
達成目標
/Course Goals
記述統計の基礎および推測統計の基礎を身につけ,基礎的なデータ分析ができるようになること.
授業内容
/Course contents
本講義では原則として次のようなスタイルを取ることにします:各回のテーマに関して,①まずはじめに担当教員が講義スライドを用いて主に理論的な説明を行う,②次に教科書(ワークブック)の例題を担当教員が解説しながら解く,③最後に一定の時間を与え主に教科書の練習問題(の一部)を受講生に解いてもらったあと担当教員と一緒に答え合わせを行う.

授業計画(各回のテーマ):
第1回ガイダンス,総和記号の復習
第2回データの中心を示す代表値1
第3回データの広がりを示す代表値
第4回度数分布表
第5回ヒストグラム
第6回確率変数と期待値
第7回2項分布とポアソン分布
第8回確率変数の標準化と正規分布(1)
第9回確率変数の標準化と正規分布(2)
第10回正規母集団からの標本分布(1)
第11回正規母集団からの標本分布(2)
第12回非正規母集団からの標本分布(1)
第13回非正規母集団からの標本分布(2)
第14回平均値の点推定と区間推定(1)
第15回平均値の点推定と区間推定(2)

*ただし,受講者の理解度に応じて内容を若干変更する可能性があります.
使用教材
/Teaching materials
指定教科書:黒住英司著『穴埋め式 統計数理らくらくワークブック』,講談社,2003年.

*指定教科書はワークブックとなっておりますので,必ず購入してください.

参考書:
篠崎信雄・竹内秀一著『統計解析入門(第2版)』 サイエンス社 2009年.
東京大学教養学部統計学教室編『基礎統計学1 統計学入門』 東京大学出版会,1991年.
宮田庸一著『統計学がよくわかる本』アイ・ケイ・コーポレーション,2012年.

*講義スライドは教科書と主にこれらの参考書の内容を参考にして作成します.これら三冊のレベルは概ね同等ですので,どれか一冊所有していると有用と思います.
成績評価の方法
/Grading
学期末試験の得点により評価します.
成績評価の基準
/Grading Criteria
経済学科成績評価の統一基準により成績を評価します.
履修上の注意事項
/Remarks
(1)本科目では基礎的な数学的予備知識(中学~センター入試レベル,特に数列と確率の基礎知識)が必要です.必ずしも数学が得意である必要はありませんが,理解が不十分な単元は適宜復習する意欲がある方でないと授業についていくのは大変に困難とお考えください.

(2)授業内容に関係ない私語等,他人の迷惑になる行為を禁じます.ルールを守れない場合には注意及び場合によっては退出を命じますので注意してください.

(3)後期開講の「数理統計学」は本科目の接続科目になっています.両科目を履修することで統計学の基礎知識を一通り習得できるようになっておりますので,可能な限り「統計学」と「数理統計学」の両方を履修してください.
遠隔授業
/Online class
遠隔授業/Online class

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