シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2023/03/17 現在 |
| 科目名／Subject | 統計学A |
|---|---|
| 担当教員（所属）／Instructor | 岩澤 政宗 (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 | 2021年度／Academic Year 前期／Spring Semester |
| 開講曜限／Class period | 他 |
| 対象所属／Eligible Faculty | 商学部／Faculty of Commerce |
| 配当年次／Years | 1年 , 2年 , 3年 , 4年 |
| 単位数／Credits | 2 |
| 研究室番号／Office | |
| オフィスアワー／Office hours |
| 更新日／Date of renewal | 2021/03/09 | ||
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| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
この講義は、統計学の基礎理論の理解を目的とする。 統計学の学習に要する数学（集合、写像、確率）、基本的な推定と検定、回帰分析について基本的な事項を学習する。 また、後期に開講される計量経済学へのつながりを意識した内容を取り扱う。 本講義は遠隔で実施する。 遠隔講義の方法 • 講義内容を詳しく説明した講義資料（pdfや動画）をmanabaで公開する • responを用いて理解度のチェックや質問を受付ける • manaba上で講義内容の理解度を確認するための小テストを行う |
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| 達成目標 ／Course Goals |
確率に関する基礎的な概念を説明できる 身の回りの事象を確率を用いて説明できる 推定や検定の概念を説明できる 簡単な推定や検定を実行できる |
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| 授業内容 ／Course contents |
第1回；統計学とは 第2回；集合と写像 第３～8回：確率と確率変数 第9回；推定と検定の概要 第10回；推定 第11回；仮説検定 第12～15回：回帰分析 履修者の理解や習得度合に応じて授業計画を変更することがあります。 |
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| 事前学修・事後学修 ／Preparation and review class |
事前学修：事前に参考図書を読んでおくと講義内容の理解が深まります。特に統計学で必要な数学（集合、写像、確率）を学習しておくこと。 事後学修：講義資料（pdfや動画）やそのリンクをmanabaにアップします。その資料で繰り返し学習してください。 講義資料には、内容の説明に加え例題や問題を豊富に用意します。内容の理解を促すような基礎的な例題から、発展的な内容の例題まであります。例題にはすべて解答をつけますので、内容の理解と学習に役立ててください。 また、学修の支援のため、講義毎に課題（manaba上での小テスト）を出します。 本学の単位制度の趣旨に則り、単位の取得には１回の講義に対して、講義時間に該当する90分に加えて4時間程度の自主的な学修を要求します。 |
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| 使用教材 ／Teaching materials |
講義資料をmanabaでダウンロード可能にします。 以下の参考図書が手元におき、事前・事後に学習すると講義内容の理解がより深まります。 （参考図書） 計量経済学のための数学 日本評論社 統計学 改訂版 有斐閣 New Liberal Arts Selection |
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| 成績評価の方法 ／Grading |
次の割合で評価します。 小テスト70% 期末テスト20% 講義への参加度 10% 本講義では、継続的に学習することを重要視するため、小テストのウェイトを重くします。 講義への参加度は、講義内で出題するresponへの回答により評価します。 本学の単位制度の趣旨に則り、単位の取得には、１回の講義（90分）に対して4時間程度の自主的な学修を要求します。 |
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| 成績評価の基準 ／Grading Criteria |
期末試験、小テスト、講義への参加度の得点から以下の基準で評価します。 秀(100-90)、優(89-80)、良(79-70)、可(69-60)、不可(59-0) |
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| 履修上の注意事項 ／Remarks |
manabaに接続できる端末（スマホ、タブレットやノートPC）が必要です。 継続的な学修を促進するため、成績評価では小テストのウェイトを大きくしています。継続的に学習をして、小テストでの好成績を維持し、単位取得の可能性を高めてください。 欠席について：時間割を指定しないオンデマンドの遠隔授業であるため、出席・欠席はありません。小テストの回答には一週間程度の回答期限を設けます。また、responへの回答も少なくとも数日の回答期間を設けます。回答に十分な期間を設けるため、未回答への考慮はしませんので注意してください。 理解できないことがあれば、積極的にresponやmanabの掲示板で質問してください。 こちらが質問内容を正しく理解し回答するには、どこまで分かっているのか、何が分からないのかを知る必要があります。 そのため、どこまで分かっているのか、何が分からないのかを明確にして質問して下さい。 |
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| 実務経験者による授業 ／Courses conducted by the ones with practical experiences |
該当しない／No | ||
| 備考 ／Notes |
データサイエンス基礎科目 | ||
| 遠隔授業 ／Online class |
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