シラバス参照

授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2024/04/12 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Class
経営統計学Ⅰ/Business Statistics Ⅰ
授業コード
/Class Code
B600191001
ナンバリングコード
/Numbering Code
BACe107/DSCb103
開講キャンパス
/Campus
ポートアイランド
開講所属
/Course
経営学部/Business Administration
年度
/Year
2024年度/Academic Year  
開講区分
/Semester
前期/SPRING
曜日・時限
/Day, Period
金2(前期)/FRI2(SPR.)
単位数
/Credits
2.0
主担当教員
/Main Instructor
大角 盛広/OSUMI SHIGEHIRO
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
大角 盛広/OSUMI SHIGEHIRO 経営学部/Business Administration
授業の方法
/Class Format
対面授業(講義)
授業の目的
/Class Purpose
 近年、ビッグデータに代表されるように統計学に関する本は話題を呼んでおり、多数の書籍が出版され,購入されている。経営学部では「マーケティング」や「経営戦略」に代表されるようにほとんどすべての分野の科目でデータを扱っている。卒業論文を作成する段階で統計分析が必要になってくるゼミが多数ある。また、就職して社会に出てからも、企業経営をより良く導くためにはデータ分析は必須不可欠なものになっている。この講義ではデータ分析に必要な基礎的知識を学ぶことが目的である。統計学は確率とは密接に関連しており、確率および周辺の知識を高校数学の学習からやり直すつもりで講義する。
 この授業は、企業を始めとした多様な組織の事業計画・経営戦略の策定に必要なデータを収集し、意思決定に必要な課題をシステマティックに分析し、合理的な解決を図るのに必要な知識や技能を修得する、という経営学部のDPに対応する。
到 達 目 標
/Class Objectives
1.不確実な社会現象を確率の概念から理解することができる。
2.この科目を学習することによってデータの現れ方の原理を理解することができる。
3.経営データを分析するために必要な確率の原理を理解することができる。
授業のキーワード
/Keywords
確率分布、正規分布
授業の進め方
/Method of Instruction
講義中心で授業を進めるが、ほぼ毎回ミニテストを課す。また、中間試験を行う。
履修するにあたって
/Instruction to Students
授業中に計算をするので平方根(ルート)計算もできる電卓を必ず持ってくること。授業を受ける前にはテキストを予習しておいてください。また、テキストの例題、演習問題や時間内に行う演習問題を繰り返して復習して下さい。授業中の飲食や私語は禁じます。 
授業時間外に必要な学修内容・時間
/Required Work and Hours outside of the Class
テレビや新聞・雑誌等で扱われるデータには関心を持ってください。例えば、いろいろなランキング、テレビ視聴率などいろいろなデータに関心を持ってください。
提出課題など
/Quiz,Report,etc
ほぼ毎回ミニテストを課す。また、中間試験を行う。
成績評価方法・基準
/Grading Method・Criteria
中間試験30%、定期試験30%、ミニテスト40%で評価する。
テキスト
/Required Texts
塩出、今野著『経営系学生のための基礎統計学 改訂版』共立出版
参考図書
/Reference Books
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 経営統計学Ⅰで学ぶこと 経営統計学Ⅰで講義する内容についてシラバスを用いて説明する。
2 第2回 順列と組み合わせ
~リーダーの決め方とグループの作り方~
ITパスポート、公務員試験、SPIなどでもよく出題される順列・組合せについて講義する。(テキスト1.1)
3 第3回 可能性から確率へ 統計学の背景となる確率について講義する。(テキスト1.2)
4 第4回 条件付き確率とベイズの定理 条件付き確率と、それを用いたベイズの定理について講義する。(テキスト1.3)
5 第5回 資料の整理と第1章の章末問題 集めたデータの整理の仕方とそこから得られる意味について講義する。(テキスト1.4)
6 第6回 確率変数と確率分布~離散型確率分布~ 離散型の確率と確率分布について講義する。(テキスト2.1、2.2)
7 第7回 様々な離散型確率分布 離散型確率変数も様々あるが、それらの中で主要なものについて講義する。(テキスト2.3)
8 第8回 中間試験 前半の内容に関する中間試験を行う。 
9 第9回 連続型確率分布 個数や人数でなく、長さや量のような連続的に変化する確率変数について講義する。(テキスト2.4)
10 第10回 様々な連続型確率分布 一様分布、指数分布、正規分布について詳しく講義する。(テキスト2.4)
11 第11回 正規分布の再生性と標準正規分布 統計分析で最も基本的な確率分布である正規分布について更に詳しく講義する。(テキスト2.5)
12 第12回 正規近似 様々な確率分布がデータ数が増えれば正規分布で近似できることについて講義する。(テキスト2.6)
13 第13回 偏差値 異なったデータを比較するための基準値となる偏差値について講義する。(テキスト2.7)
14 第14回 2次元確率分布 2種類の確率変数の関係について講義する。(テキスト2.8)
15 第15回 第2章の章末問題 第2章の章末問題について講義する。

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