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教員名 : 野澤 昌弘
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科目授業名称(和文) Name of the subject/class (in Japanese)
確率・統計および演習Ⅰ (2組)
科目授業名称(英文) Name of the subject/class (in English)
Probability and StatisticsⅠ
授業コード Class code
9987C35
科目番号 Course number
87COMAT109
教員名
瀬田 紘己、野澤 昌弘
Instructor
Hiroki SETA, Masahiro NOZAWA
開講年度学期
2026年度前期
Year
2026年度
Semester
①First semester
曜日時限
木曜1限、木曜2限
Class hours
Thursday 1st Period, 2nd Period
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
2.00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)
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授業の主な実施形態 Main class format
① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class
概要 Description
記述統計学における基本的な手法および確率に関する基礎知識について学ぶ.
目的 Objectives
ビジネス環境で発生している諸々の問題を解決する一つの方法として,まず実際に起きている現象をデータとして捉え,それを解析することが考えられる.記述統計学は,得られたデータをグラフや代表的な数値,分布として捉えて全体像を把握するためのものであり,データ解析の基本である.本授業では,記述統計学の基本的手法を学ぶ.また,ほとんどの場合,わたしたちが手にすることのできるデータは多くのデータの一部分である.したがって,得られたデータを統計モデルとして表現することが更なる解析のために必要であり,その基礎となる確率に関する基本的な概念や法則ならびに確率分布の概念について学ぶ.これらの学習を通して,数量的スキルを養い,問題解決力を身に付ける.
本学科のディプロマ・ポリシーにおける「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る」ための科目である.また,本学の「専門教育の目標」に挙げられている「専門知識を活用して各分野における課題を論理的・批判的に思考する能力」を養うための科目である. 到達目標 Outcomes
記述統計学の基本的な手法,および確率に関する基本的な概念や法則,ならびに確率分布の概念を身に付け,現実の問題の解決に活用できるようになることを目標とする.
卒業認定・学位授与の方針との関係(学部科目のみ)
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/ 履修上の注意 Course notes prerequisites
講義および演習の時間は固定座席とする.
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,持ち込むことのできる電卓は「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,タブレット,パソコンなどの持ち込みは認めない. アクティブ・ラーニング科目 Teaching type(Active Learning)
小テストの実施 Quiz type test
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準備学習・復習 Preparation and review
準備学修・復習のために毎週4時間が必要である.
講義は基本的に毎回,教科書の一話ずつ進んでいくので,2時間程度かけて事前に目を通しておくこと. また,講義後の演習2時間では毎回,授業内容の確認テストを行うので,それを通じて授業内容の復習を行い,理解をより深め,確固たる知識にすること. 成績評価方法 Performance grading policy
演習時間には毎回,その前の時限の講義内容に対する確認テストを行う.授業への出席と,確認テストの提出をもって出席とする.
欠席回数が4回以上になった場合には履修放棄とみなす. その場合,9回目あるいは15回目の到達度評価を受けたとしても,成績評価の対象にはならない. 成績評価の対象になったことを前提として,確認テストの評価(20%)および9回目と15回目の到達度評価(それぞれ40%)により成績を評価する. 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
例題で学ぶ統計的方法[改訂版],野澤昌弘・井上洋,創成社,2014,9784794431448.
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。
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/ 参考書・その他資料 Reference and other materials
なし
授業計画 Class plan
1 統計学とは 統計学の必要性および記述統計学について理解する
データのグラフによる記述 ヒストグラムの描き方および見方について理解する 2,3 〃 幹葉表示と箱ひげ図の描き方および見方について理解する 3 データの数値による記述 平均値や中央値など中心位置を表す量について理解する 4 〃 分散や標準偏差など散らばりを表す量について理解する 4 〃 歪度や尖度などその他の特徴を表す量について理解する 5 2変数のときの記述 散布図の描き方および見方,相関係数について理解する 6 〃 回帰直線の求め方およびその意味について理解する 7 確率 確率について,その基本的な計算について理解する 8 到達度評価(中間) 今までの学習内容の理解度を評価するための到達度評価(中間)を行い,その後,今までの授業のまとめを行う 9 確率分布 確率変数およびその期待値と分散について理解する 10 〃 二項分布について理解する 11 〃 ポアソン分布について理解する 12 〃 正規分布について理解する 13 〃 2次元分布について理解する 14 確率分布間の関係 二項分布およびポアソン分布の正規近似について理解する 15 到達度評価(期末) 今までの学習内容の理解度を評価するための到達度評価(期末)を行い,その後,今までの授業のまとめを行う 本科目は原則として全ての講義回を対面講義として実施する対面授業科目なので,履修学生は全ての講義回に対面で出席することが求められる. 担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容 Work experience of the instructor
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教育用ソフトウェア Educational software
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備考 Remarks
講義は原則として上記の授業計画に従い進めるが,授業の理解度などの状況によって,内容や進度を調整することがある.
それらについては,LETUSを通じて伝えるので,必ずLETUSを閲覧するようにしてください. 授業でのBYOD PCの利用有無 Whether or not students may use BYOD PCs in class
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授業での仮想PCの利用有無 Whether or not students may use a virtual PC in class
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