統計入門 （再履修組）

Introduction to Statistics

9989C00

89COMAT105

橋爪　洋一郎

Yoichiro Hashizume

2026年度後期

2026年度

②Second semester

火曜5限

Thursday 5th Period

経営学部　国際デザイン経営学科

Department of International Design Management, School of Management

2.00単位

講義

Lecture

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④ [遠隔]ハイフレックス型授業（キャンパス間配信）/ [Remote] Hybrid-Flexible format (with inter-campus streaming)

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．また，本科目は本学の専門教育の目標「１．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」「２．専門知識を活用して新たな課題を自ら発見し、他者と協働して主体的にその解決に取り組み、専門分野の壁を越えて共創できる能力」を培うものである．

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/​​​

・黒板を用いた講義を中心とし，必要に応じて演習を行う．
・『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．
・出席回数が基準（授業初回にアナウンスしLETUSに掲載する）に満たない場合には評定不可となることがある．

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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．

授業での積極性（約30%），課題（約30%），受講ノート（約40%）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

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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/

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である.
すべての履修学生は，対面講義として実施される全ての講義回に対面で出席することが求められる.

１．実力判定課題（非同期オンライン実施）
２．第1回の解説
３．2 次元データの整理など
４．確率「事象と確率」：確率の定義を理解する.
５．離散確率分布「代表的な離散確率分布」：典型的な離散確率密度分布を理解する．
６．連続確率分布「代表的な連続確率分布」：典型的な連続確率密度分布を理解する．
７．中間講評
８．統計モデルと推定「統計モデルの考え方」「パラメータの推定」：不偏推定量について理解する．
９．信頼区間 (1)「正規分布から導かれる分布」：カイ2乗分布、t分布、F分布について理解する.
１０．信頼区間 (2)「正規分布に基づいた信頼区間」：平均・分散の信頼区間を求められるようになる．
１１．仮説検定 (1)「仮説検定とは」「仮説検定の手続き」「仮説検定の2種類の誤りと有意確率」：仮説検定の考え方を理解する．
１２．仮説検定 (2)「正規分布に基づいた仮説検定」：平均・分散の検定をできるようになる．
１３．カイ2乗適合度検定と応用例「カイ2乗適合度検定」：適合度検定をできるようになる．
１４．線形回帰モデル「線形単回帰モデル」：１変数の線形回帰ができるようになる．
１５．到達度評価

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