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 | 統計学A |
|---|---|
| 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 | 2023年度／Academic Year 前期／Spring Semester |
| 開講曜限／Class period | 金/Fri 3 |
| 対象所属／Eligible Faculty | 商学部昼間コース／Faculty of CommerceDay School,商学部夜間主コース／Faculty of CommerceNight School |
| 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 | 2023/02/25 | ||
|---|---|---|---|
| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
授業の目的：本講義では統計学初学者を対象として統計学の基礎，とりわけ推測統計学の基礎を修得して頂くことを目的とします．本講義で学修する内容は社会科学系学部生である皆さんが今後「正しく」統計データ分析を行うために最低限必要な前提知識となりますので，研究関心分野に関わらず受講して頂けることを期待しています． 方法：原則として担当教員による講義形式． |
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| 達成目標 ／Course Goals |
社会科学を専攻する学部学生として必須である統計理論の基礎を身に付ける． | ||
| 授業内容 ／Course contents |
第１～２回 データの整理（記述統計の基礎） 第３～４回 確率変数 第５回 ベルヌーイ分布，二項分布 第６～７回 正規分布 第８～１０回 標本分布 第１１～１２回 推定の基礎 第１３～１５回 仮説検定の基礎 |
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| 事前学修・事後学修 ／Preparation and review class |
事前学修：各回の講義開始前にmanabaを通じて提供される講義資料に目を通し，理解不足と考えられる前提知識があれば復習しておくこと． 事後学修：担当教員が呈示した課題（練習問題など）に取り組むこと． |
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| 使用教材 ／Teaching materials |
教科書：上野健爾監修・高専の数学教材研究会編，『高専テキストシリーズ 確率統計 問題集』，森北出版株式会社，２０１４年． 講義資料については担当教員が作成し提供するものを利用しますが，扱う内容は当該書籍に準拠します．加えて講義中に例示する計算例および事後学修として呈示する課題は当該書籍のものを主とします．そのため当該書籍は本来問題集（参考書）という扱いですが，本講義では教科書とします． |
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| 成績評価の方法 ／Grading |
manabaを通じて複数回提出してもらう課題（２０点満点）と定期試験（８０点満点）の総合点（１００点満点）により評価します．ただし講義中の迷惑行為や課題提出時に不正行為を行った場合にはその程度に応じて減点措置を取ります． | ||
| 成績評価の基準 ／Grading Criteria |
「成績評価の方法」における総合点に基づき以下のように決定されます： １００～９０ 秀 ８９～８０ 優 ７９～７０ 良 ６９～６０ 可 ５９～ 不可 |
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| 履修上の注意事項 ／Remarks |
・統計学初学者を対象としますが高校数学I・II，A・Bまでの知識は有している前提で授業を行います．そのため基礎的な数学知識が不足している場合には必要に応じ独力でカバーする必要がありますのでその点ご承知おきください．（上記範囲の数学に関するサポートはしません） ・本講義は主として基礎的な統計「理論」を扱います．しかしながら統計データ分析を実際に行うためには統計理論に加え統計データ分析ソフトウェアを用いた「実習」も必須です．そのため本講義を受講した後は経済学科が提供する「統計演習」や「計量経済学」を履修されることを強く推奨します． |
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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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