確率・統計および演習１（ア組）

科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)

確率・統計および演習１（ア組）

科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)

Probability and Statistics 1 （ア組）

授業コード　Class code

9987C05

科目番号　Course number

87COMAT109

教員名

柏木　柚香、照井　伸彦

Instructor

Nobuhiko Terui

開講年度学期

2023年度前期

Year/Semester

2023 First Semester

曜日時限

水曜4限、水曜5限

Class hours

Wednesday 4th-5th Periods

開講学科・専攻　Department

経営学部　ビジネスエコノミクス学科

Department of Business Economics, School of Management

単位数　Course credit

2.0単位

授業の方法　Teaching method

講義/演習

Lecture/Seminar

外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)

-

授業の主な実施形態　Main class format

対面を原則とする。
感染状況によってオンライン併用への変更の場合がある。

概要　Description

ビジネス意思決定に必要なデータ分析のための確率・統計学の基礎を学ぶ。

目的　Objectives

IoT社会では経済活動を初め様々なデータが電子的な形で大規模に散在している。これらのデータを社会的資源として有効活用することが、個人や企業および社会の意思決定にとってに重要である。講義では、データから有用な情報を抽出する分析手法である確率・統計学の基礎を学び、演習では講義内容の演習問題に取組んで理解を確実なものとする。本学科のディプロマ・ポリシーに定める「経営学研究に必要な基礎学力を修得する」および「ビジネス環境で発生している諸々の問題に対して自然科学の知識を活用して解明するという基本的方針の下で理論的かつ実践的な考え方を身に付ける」ための科目である。

到達目標　Outcomes

経営学の分野で扱うデータの纏め方や確率や標本分布の考え方を背景とする統計的推測の基礎を理解し、Excelなど自身のPCを用いてデータ分析ができる。

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

専門基礎学力

履修上の注意　Course notes prerequisites

本科目は多くの他の科目でも必要な知識であり、毎回の講義に続いて内容を確認する演習が行われるので理解を確実にしてほしい。

アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）

-

準備学習・復習　Preparation and review

積み上げ型学習であるので予習と復習は必須であり、授業時間以外に予習2時間および復習2時間、合計４時間が必要となる。　毎回それ以前の内容が理解できているか各自チェックするよう努めること。

成績評価方法　Performance grading policy

期末試験および演習課題によりそれぞれ7割および3割のウェイトで評価する。期末試験を受験しなかった場合は履修放棄とみなす。

学修成果の評価　Evaluation of academic achievement

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書　Textbooks/Readings

教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)

Y

書誌情報　Bibliographic information

テキスト：「統計学（改訂版）」森棟・照井・中川・西埜・黒住著, 有斐閣, 2015年, ISBN9784641053809

MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料　Reference and other materials

必要に応じ指示する。

授業計画　Class plan

1. はじめに
　授業の概要と進め方、さらにこの科目を学ぶ意義を理解する。
2. 記述統計 I-1
　データの中心および広がりの尺度、様々な平均値について学ぶ。
3. 記述統計 I-2
　データの標準化、ヒストグラム、ジニ係数について学ぶ。
4. 記述統計 II
　様々な経済指数と2変数データの整理法について学ぶ。
5. 相関と回帰 1
　データの散布図と相関係数および単回帰について学ぶ。
6. 相関と回帰 2
　回帰の適合度、回帰の諸問題、Excelを使った回帰分析について学ぶ。
7. 確率
　確率の定義や事象の独立性、ベイズの定理について学ぶ。
8. 分布と期待値 1
　確率変数と分布関数、密度関数について学ぶ。
9. 分布と期待値 2
　１変量及び多変量分布の代表値について学ぶ。
10. 基本的な分布 1
　離散確率変数の分布としてベルヌーイ分布、二項分布、ポアソン分布について学ぶ。
11. 基本的な分布 2
　連続確率変数の分布として一様分布、パレート分布、正規分布について学ぶ。
12. 基本的な分布 3
　正規確率変数に関する事象の確率評価、2変数確率分布などについて学ぶ。
13. 標本分布 1
　標本分布の考え方と標本平均の分布について学ぶ。
14. 標本分布 2
　幅広い展開を可能とする中心極限定理について学ぶ。
15. 理解度確認セッション
　復習と理解度確認の到達度評価を行う。

授業担当者の実務経験　Work experience of the instructor of the class

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教育用ソフトウェア　Educational software

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ExcelおよびR

備考　Remarks

毎週水曜 11:30-12:30 をオフィスアワーとする．
事前にメールでアポイントメントを取ること．
講義は原則として上記の講義計画に沿って進めるが，新型コロナウイルス感染症に係わる状況，進捗状況や受講生の理解度に応じて内容や進度を調整するので，最新の情報を常に確認すること．

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