シラバス参照

授業情報／Class Information

科目一覧へ戻る 2024/04/10 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
ナンバリングコード
／Numbering Code 		ECOc101
開講キャンパス
／Campus 		有瀬
開講所属
／Course 		経済学部／Economics
年度
／Year 		2024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
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内容・時間
／Required Work and Hours outside of the 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。
成績評価方法・基準
／Grading Method・Criteria		 小テスト(100%)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. 回
／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

科目一覧へ戻る