統計入門 （Ｙ組）

Introduction to Statistics （Ｙ組）

9989C01

89COMAT105

橋爪　洋一郎

2024年度後期

火曜2限

経営学部　国際デザイン経営学科

Department of International Digital and Design Management, School of Management

2.0単位

講義

Lecture

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

初等的な確率論から乖離しないよう，平均，期待値，中央値，分散・共分散，といった基本的な統計量が求められるようになることから始めて，回帰・推定・仮説検定の基本的な操作と仕組みについて，実例を用いて説明する．また，各自で具体的に実行できる課題等を用意し，理解の定着を図る．

上記の授業内容をよく理解し，それに基づいて，経営学に関連する具体的な課題について統計的な視点を持つことができるようになる．この科目は，本学部と本学科が共通にディプロマポリシーとして定めている『1. グローバル化や地球環境問題など広範かつ多様な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及び社会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ている』および『4. デジタル技術に対する原理的な理解を持ち、デジタル技術を用いた問題解決を先導することができる』ことの実現を目的とする．

経営学の専門知識を修得し活用するための，数理・計量分析を基礎に据えた理工学的な分析力・構想力・創造力を育むため，統計学の考え方に触れて基礎的な手法を理解する．

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
​You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/​​​

・講義と演習を行う．講義はY,Zのそれぞれについて全員で受講し，演習においてはY,Zそれぞれのクラス内で習熟度別にさらに2組に分かれて取り組む．
・BYOD機による実習を含むので，ネット環境に接続可能なPCや基本的なソフトウエア（python, Excellなど）の利用ができるようになっていること．
・『情報基礎および演習1,2』『プログラミング基礎1,2』を履修していることが望ましい．

ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／グループワーク　Group work

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予習：予習内容を授業内で指示する．その内容について2時間程度予習する事．
復習：実習内容が授業時間内に十分にできなかった場合，これを実際に試してみる事．２時間程度の復習が望ましい．

各回課題，中間テスト，期末テスト，最終課題を総合的に評価する．

・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

Y

『RとPythonで学ぶ統計学入門』増井敏克，オーム社 ISBN：9784274227059

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。
​https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

０１．ガイダンス，データの取り込み・代表値・ヒストグラム：統計解析のためのデータの取り込みと，その代表値，グラフ表示ができるようになる．（テキスト　第2章）
０２．散布図・共分散と相関係数・クロス集計・移動平均：頻繁に用いられる簡単な分析方法を実施できるようになる．（テキスト　第3章）
０３．確率論の基礎１：確率論の理解に必要な微分積分について習得する．主に講義を中心に行う．（テキスト　第4章）
０４．確率論の基礎２：確率分布と確率密度分布を理解する．主に講義を中心に行う．（テキスト　第4章）
０５．確率論の基礎３：平均や分散の定義について理解し，典型的な確率密度分布を理解する．主に講義を中心に行う．（テキスト　第4章）
０６．統計学の基礎１：母集団とサンプル，不偏推定量について理解する．主に講義を中心に行う．（テキスト　第4章）
０７．統計学の基礎２：区間推定の原理を理解する．主に講義を中心に行う．（テキスト　第4章）
０８．中間テスト（11/9を予定）
０９．区間推定：区間推定を実際に実行できるようになる．（テキスト　第5章）
１０．検定1　検定の基礎：両側検定と片側検定について理解し，検定を実施できるようになる．（テキスト　第5章）
１１．検定2　t検定の応用と分散の検定：χ2検定とF検定をできるようになる．（テキスト　第5章）
１２．検定3　独立性と適合度：独立性検定，適合度検定をできるようになる．（テキスト　第5章）
１３．回帰分析の基礎：１変数の線形回帰ができるようになる．（テキスト　第5章）
１４．期末テスト（12/21を予定）
１５．最終課題

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