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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2023/07/31 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Class
統計学/Statistics
授業コード
/Class Code
B300121001
開講キャンパス
/Campus
有瀬
開講所属
/Course
経済学部/Economics
年度
/Year
2023年度/Academic Year  
開講区分
/Semester
前期/SPRING
曜日・時限
/Day, Period
月1(前期),月2(前期)/MON1(SPR.),MON2(SPR.)
単位数
/Credits
4.0
主担当教員
/Main Instructor
中村 亨/NAKAMURA TOORU
科目区分
/Course Group
【専門教育科目】 (専門リテラシー科目)/*** MAJORS *** (OPTIONAL SUBJECTS IN LANGUAGES AND COMPUTING LITERACY FIELD)
遠隔授業
/Remote lecture
No

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Affiliation
中村 亨/NAKAMURA TOORU 経済学部/Economics
授業の方法
/Class Format
講義

PC実習室での対面講義を行う。
授業の目的
/Class Purpose
統計学は今やあらゆる学問の基礎になっている。この科目は経済学部のDPに示す経済データに関する基礎的知識を修得し、統計的な処理ができることを目指す。さらに世の中の現象をデータをもとに分析し、統計をベースにした意思決定ができるようになることを目指す。
到 達 目 標
/Class Objectives
統計ソフト「R」を用いて、統計学の基礎を学ぶ。(知識)
統計ソフト「R」を用いて、データの整理ができる。(技能)
統計ソフト「R」を用いて、分析、視覚的表現ができる。(技能)。
意思決定するとき、データに基づいて客観的に判断できる。(態度・習慣)
授業のキーワード
/Keywords
確率・推定・検定・平均・分散
授業の進め方
/Method of Instruction
統計ソフト「R」を使いながら、スライド、講義ノートを中心とした授業を行う。配布された講義レジュメを中心に、統計学の基礎概念を学び、それがPCの実習、演習問題、提出課題を通して確実な知識となるようにする。
履修するにあたって
/Instruction to Students
学内の学習オンラインシステムdotCampus上に、授業時の教材及び課題をあげますので、授業だけでなく、自習できるようにします。頻繁にdotCampusを参照すること。
配布教材を事前学習として目安として1時間読んでおく。
配布教材の指定された演習問題を事後学習として目安として1時間で解く。
対面授業で統計ソフトを使用するため、自宅のPCに統計ソフト「R」をインストールしておくことが望ましい(詳しいことは第1回目の授業時に説明)。
授業時間外に必要な学修
/Expected Work outside of Class
自宅での予習・復習の内容は授業時、及びdotCampus上で示されます。
事前学習として、授業の冒頭で行う小テストの準備し、講義の対象となる教材の箇所を読んでおくこと。(目安として1時間)
事後学習として、教材での演習問題を再確認しておくこと。(目安として1時間) 
提出課題など
/Quiz,Report,etc
・小テストを頻繁に実施します。そのフィードバックとして、テスト終了後に解説を行い、自己採点できるようにします。
・数回の課題レポートを課します。そのフィードバックとして、課題レポート提出後に、模範解答と解説した内容をdotCampusにアップし、自習できるようにします。
成績評価方法・基準
/Grading Method・Criteria
小テスト(60%)・提出課題(40%)で評価
テキスト
/Required Texts
参考図書
/Reference Books
『Rで学ぶ統計学』 長畑秀和著 共立出版
『数学ガールの秘密ノート  やさしい統計学』 結城浩著 SBクリエイティブ
『統計学』 久保川達也・国友直人著 東京大学出版会
No.
/Time
主題と位置付け
/Subjects and position in the whole class
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
1 第1回 統計学を学ぶにあたって 統計学を学ぶ意義を理解する。統計学でどのようなことができ、どのようなことを認識できるのかを学ぶ。
2 第2回〜第5回 Rの基礎と統計データの視覚化 データ整理の基礎と度数分布の作図
3 第6回〜第9回 代表的な統計概念を学ぶ 平均値と分散の概念と計算を学ぶ
4 第10回 理解度の確認 第1回から第9回までの講義内容を対象とした総合演習です
5 第11回〜第13回 確率変数と確率分布 確率計算に必要な概念を学び、種々の分布、特に正規分布の特徴を理解する
6 第14回〜第16回 標本の特性 標本平均、標本分散、中心極限定理の概念を学ぶ
7 第17回〜第19回 信頼区間とは 信頼区間の概念を学ぶ
8 第20回 理解度の確認 第11回から第19回までの講義内容を対象とした総合演習です
9 第21回〜第23回 検定に挑戦 仮説の概念を理解し、母平均、母分散の検定を学ぶ
10 第24回〜第25回 分散分析の基礎 分散分析の基礎を理解し、一元配置法、二元配置法を学ぶ
11 第26回 相関・回帰分析を学ぶ 相関係数の概念、計算、検定を学び、単回帰分析、重回帰分析の基礎を理解する
12 第27回 回帰分析による実証分析 データベースをもとに、種々の問題を回帰分析により解決する、実習型の内容となる
13 第28回 理解度の確認 データをベースにした政策分析ができるかを確認するための総合演習です
14 第29回 因果推論の方法 ランダム化実験、差の差の分析、非連続回帰分析の方法を学ぶ
15 第30回 理解度の確認 第1回から第29回までの講義内容を対象とした総合演習です

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