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授業基本情報
授業概要情報

科目名／Subject	統計学／Statistics
担当教員（所属）／Instructor	寺坂　崇宏 (商学部)
授業科目区分／Category	現代商学専攻博士前期課程　アカデミックトレーニング科目
開講学期／Semester	2026年度／Academic Year 　前期／Spring Semester
開講曜限／Class period	火/Tue　3
対象所属／Eligible Faculty	商学研究科現代商学専攻博士前期課程／Graduate School of CommerceGraduate School of Commerce Major in Modern Commerce
配当年次／Years	1年 , 2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

2026/02/27

授業の目的・方法
／Course Objectives and method

この授業では、統計学の数理的な側面を中心に説明をして、統計学の方法を用いたデータ分析について、より深く理解することを目的とします。授業は講義形式で実施します。

達成目標
／Course Goals

本科目の履修を通して獲得が期待される能力・技能は、推測統計学に関する重要な理論を習得して、実際のデータ分析の際に、これを活用できるようになることです。

授業内容
／Course contents

第1回　確率：標本空間、事象、確率
第2回　確率：条件付確率、乗法定理、事象の独立
第3回　確率変数：離散型確率変数　
第4回　確率変数：離散型確率変数の期待値とその演算について
第5回　確率変数：連続型確率変数
第6回　確率変数：連続型確率変数の期待値とその演算について
第7回　確率変数：2変数の確率変数、確率変数の独立
第8回　確率変数：2変数の確率変数に関連する期待値
第9回　確率変数：条件付期待値とその応用
第10回　標本分布：チェビシェフの不等式と大数の法則
第11回　標本分布：中心極限定理
第12回　点推定と区間推定の基本
第13回　最尤法
第14回　仮説検定の基本
第15回　仮説検定の応用

事前学修・事後学修
／Preparation and review class

事前学修：講義前に資料をmanabaにupします。upされた資料に目を通して、数式の展開がある場合は、その展開を紙に写して、例題がある場合は、答案例を見ながら、どのように解答を導いているのかを紙に書いて、確認してください。
事後学修：例題を自力で解けるようにしてください。授業後、練習問題が用意されていたら、それに取り組んでください。PCを使った実習を伴う練習問題を出すことがあります。

使用教材
／Teaching materials

教員が教材を用意します。manabaからダウンロードしてください。

成績評価の方法
／Grading

期末試験による評価をします。

成績評価の基準
／Grading Criteria

秀（１００～９０点）：授業で取り扱った統計学の内容について完全に理解しており、自分の研究で必要となる統計的手法を身につけるための知識を完全に修得している。
優（９０～８０点）：授業で取り扱った統計学の内容の内容について十分に理解しており、自分の研究で必要となる統計的手法を身につけるための知識を十分に修得している。
良（７９～７０点）：授業で取り扱った統計学の内容の内容について一応理解しており、自分の研究で必要となる統計的手法を身につけるための知識を一応修得している。
可（６０～６９点）：授業で取り扱った統計学の内容について、最低限ではあるが理解しており、自分の研究で必要となる統計的手法を身につけるための知識を最低限修得している。
不可（０～５９点）：授業で取り扱った統計学の内容について理解しておらず、自分の研究で必要となる統計的手法を身につけるための知識を修得していない。

履修上の注意事項
／Remarks

本講義は、学部の3年次配当科目の数理統計学との合併授業です。
ノートPCを用意して下さい。
manabaを使って、授業についての連絡をします。受講生は必ずmanabaの連絡を確認してください。

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

○大学院授業／Graduate school class

遠隔授業
／Online class

□	遠隔授業／Online class

授業情報／Course information