確率・統計および演習Ⅱ （１組）

Probability and StatisticsⅡ

9987D05

87COMAT110

瀬田　紘己

Hiroki SETA

2026年度後期

2026年度

②Second semester

水曜4限、水曜5限

Thursday 1st Period, 2nd Period

経営学部　ビジネスエコノミクス学科

Department of Business Economics, School of Management

2.00単位

講義/演習

Lecture/Seminar

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

推測統計学、特に仮説検定、推定を中心に学ぶ。講義では今後の分析や議論のために必要な数学的表現が、そして、演習では社会の様々な分野のデータに触れる機会と初等的な統計的分析手法を実践する場がそれぞれ提供される。

確率・統計および演習1で学んだ基本的な知識をもとに統計的仮説検定、推定についての理解を深め、演習を通じて、これらを駆使した分析を実践できるようにする。そして、方法論のみならず、考え方や理論的側面について触れることで、ビジネスの場における諸問題に対する数理的アプローチによるソリューションが構築しやすくなる土壌を形成することを目指す。より具体的には、様々な仮説を立て、その仮説が受け入れられるか否かを検証（検定）する解析力を演習を通じて身に付ける。

本学科のディプロマ・ポリシーに定める「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」こと、そして、本学、専門教育の目標「専門知識を活用し、課題を論理的・批判的に考える能力」の成長を実現するための科目である。

仮説を立てて検定を行い母集団の母数を推定する方法を一連のプロセスとして身につけ、問題解決のために実践できるようにすることを目標とする。検定・推定を用いた分析が、いつでも主体的に実践できることがなお望ましい。演習を通じて、統計的なものの見方・考え方が養われ、分析結果を正しく解釈することの重要性を実感することを期待する。

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/​​​

確率・統計および演習1の知識があることを前提とする。授業時の途中退出は認めない。
講義内容は必ずノートにまとめ、演習問題は毎回6割以上解答すること。(詳しくは成績評価方法の項目を参照)
計算には電卓の使用を認めるので，必要があれば電卓を用意すること。
ただし，演習で使用できる電卓は「四則演算および平方根の計算程度の機能しか持たない電卓のみ」である。
関数電卓やプログラミング機能や通信機能をもつ電卓，スマートフォン，パソコンなどは認めない。
特別な理由により対面学習を遅刻または欠席をする場合は申し出ること。

ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion

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準備学修・復習のために毎週4時間を要する。
準備学修として、1時間程度、教科書、ノートを使って前回までの内容を必ず確認すること。
確率・統計および演習1で学んだ内容も理解には必要になるので、その都度、教科書、ノートにて確認すること。
復習については、内容の確認だけではなく演習問題や教科書の練習問題も解くこと(3時間程度)

提出された演習課題の答案を全体の15％、到達度評価の結果を全体の85％として評価する。全体の1/4以上に相当する演習の未提出や白紙に近い(正答ではなく解答が6割未満の)答案の提出、または到達度評価を理由もなく受けなかった場合は履修放棄とみなす。
また、「統計検定（2級以上）」を到達度評価(期末)に申告により加点することもできる。なお、詳細については履修の手引きで確認しておくこと。

・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

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例題で学ぶ統計的方法 改訂版, 野澤昌弘 井上洋, 創成社, 2021, ISBN : 9784794431448
(「例題で学ぶ統計的方法 改訂版, 井上洋 野澤昌弘, 創成社, 2014, ISBN : 9784794431448」のように表記されている旧版でも可)

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://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

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

必要に応じ指示する。

すべての履修学生に対して、半数以上の授業回を対面で受講することを求める。
1. 推測統計学の役割                          推測統計学の意味と役割について理解する
2. 母集団と標本、統計的推測            母集団と標本の考え方と推定と検定の基本的概念を理解する
3. 推定                                               統計的推定について、特に点推定、区間推定の考え方を理解する
4. 最尤法、モーメント母関数            最尤法やモーメント母関数について理解する
5. 検定 　　　　　                            統計的仮説検定について、その考え方や検定方法の概要を理解する
6. 母平均及び母分散の検定と推定     標本平均及び標本分散を用いて母集団を分析する方法を理解する
7. 母平均の差の検定と推定               対応がある、もしくはない場合の母平均の差の検定と推定により2つの母集団の差を分析する方法を理解する
8. 到達度評価(中間)                          これまでの内容についての各自の理解度を評価する
9. 母分散の比の検定と推定               母分散の比の検定と推定によって2つの母集団を比較する方法を理解する
10. 母比率及びその差の検定と推定  比率に関する統計的仮説検定及び推定の方法について理解する
11. 適合性検定                                  ある特定の分布からの標本とみなしてよいかを検証する方法(適合性検定)を理解する
12. 独立性検定                                  標本間の関連性を検証する方法(独立性検定)を理解する
13. 回帰分析 -係数の推定-                回帰分析の考え方、回帰係数の推定方法について理解する
14. 回帰分析 -分散分析-                   分散分析表の作成、読み方について理解する
15. 到達度評価(期末)                        これまでの学習内容の達成度を評価する

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講義内容については原則授業計画に従う。ただし、学習状況に応じて内容や進度を調整することがある。それら詳細についてはLETUSを通じて伝えられるため、必ずLETUSを閲覧して確認すること。
授業に関する質問等は、授業後、もしくはLETUSに記載されたメールアドレスにて受け付ける。

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