シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2024/01/31 現在 |
| 科目名／Subject | 統計科学 |
|---|---|
| 担当教員（所属）／Instructor | 小泉 大城(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 | 2023年度／Academic Year 後期／Fall Semester |
| 開講曜限／Class period | 水/Wed 2 |
| 対象所属／Eligible Faculty | 商学部 |
| 配当年次／Years | 2年 , 3年 , 4年 |
| 単位数／Credits | 2.0 |
| 研究室番号／Office | |
| オフィスアワー／Office hours |
| 更新日／Date of renewal | 2023/03/01 | ||
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| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
近年の急速な情報技術の普及にともない，企業や政府，官公庁等の組織活動においてデータを有効に利用することの重要性が高まっている．本講義では，統計学の考え方を基本とし，コンピュータを駆使してデータを分析することで，客観的かつ定量的な知見を見い出すための基礎的な方法論を学習する． | ||
| 達成目標 ／Course Goals |
1. 記述統計学の基本的事項について説明できる 2. 確率論および確率分布の基本的事項について説明できる 3. 推測統計学の基本的事項について説明できる 4. 前述1,2,3の考え方を応用してコンピュータを駆使したデータ分析ができる 5. 前述4.の結果にもとづき定量的な考察ができる |
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| 授業内容 ／Course contents |
第1回：統計の考え方 第2,3,4回：データの特徴の可視化と数値化 第5回：コンピュータによるデータの特徴の可視化や数値化の手法の実践 第6,7,8回：確率の考え方（確率変数，確率分布） 第9,10,11,12回：区間推定 第13,14回：仮説検定 第15回：近年の話題（ビッグデータ解析やデータサイエンス分野の動向 等） |
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| 事前学修・事後学修 ／Preparation and review class |
教科書を参照し適宜予習・復習を行うこと． 予習用のプリントを配布する講義回については，事前に解いてから講義に臨むこと． パーソナルコンピュータ(PC)を用いたデータ分析を積極的に実践し，試行錯誤する時間を充分に取ること． |
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| 使用教材 ／Teaching materials |
篠崎信雄，竹内秀一 著，「統計解析入門 [第3版]」，サイエンス社，2020年． ISBN：978-4-7819-1497-8 |
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| 成績評価の方法 ／Grading |
レポート課題（2回，合計60％）と期末試験（40％）により，社会情報学科標準成績評価基準で評価する． 講義の理解度に応じて、上記の他に追加的なレポート課題（高々10％程度）を課す場合がある． |
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| 成績評価の基準 ／Grading Criteria |
1. 統計科学に関する定義を正確に理解できていること． 2. 統計科学に関する計算を正確に行うことができること 3. 上記1,2に関する考え方を詳細に記述できること． |
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| 履修上の注意事項 ／Remarks |
1. manabaのアカウントを準備しておくこと． 2. 情報総合センターの「ネットワーク系ID」を準備しておくこと． 3. 自宅のパソコンにワープロおよび表計算ソフトウェアをインストールしておくこと（本学学生であれば情報総合センター経由でMicrosoft Office 365を無償で使用することができる）． 4. 担当教員にメールで連絡する際には，情報総合センター発行のメールアドレスを使うこと． |
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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 | ||
| 授業実施方法 ／Method of class |
①面接授業／Face-To-Face class | ||
| 遠隔授業 ／Online class |
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