シラバス情報

授業科目名
統計学2
開講年次
2年
開講年度学期
2023年度前期
単位数
2単位
科目ナンバリング
E-CS-202L
担当教員名
南郷 毅
担当形態
単独
【科目の位置付け】
この授業の基礎となる科目
統計学1
基礎数学1
次に履修が望まれる科目
ビッグデータ活用
ビジネスとデータサイエンス
多変量解析
【授業の目的と到達目標】
(授業の目的)
この授業の目的は、大学における学習で必要となる統計学の基本を身につけることです。
この授業では、推測統計をテーマにします。推測統計とは、標本から母集団の様相を推測するための知識の体系です。推測統計を学ぶことにより、少数のデータ(標本)から全体(母集団)について、何が主張できるのか、どの程度の信頼度を持って主張できるのか、などについて議論できるようになります。また、意味を理解した上で、表計算ソフト・統計ソフトを使えるようになります。

(受講生の到達目標)
到達目標1:推測統計の考え方や基本的な手法を説明できる。
到達目標2:平易な例について、実際に手を動かして計算できる。
【授業の概要】
統計学1の続きです。確率の復習からはじめて、各種分布、平均や分散の推定や仮説の検定などについて学びます。
基本的な数学記号(Σ,関数記号など)の意味や取り扱いができること、統計学1の履修を前提とします。前提とはしませんが、基礎数学1を履修していることが望ましいです。
授業中に簡単な問題を解く時間を設定し、学生が自分自身で理解状況を確認できるようにします。
毎回の授業に対して、学習内容を深めることを目的とした演習課題を付与します。この演習課題に取り組めば、目標は十分に達成できます。
【授業計画と授業の方法】
(授業計画)
第1回 授業の進め方、前提知識の確認、確率の計算(講義)
第2回 確率変数、確率密度関数(講義)
第3回 平均、分散、標準偏差、2項分布(講義)
第4回 2項分布、ポアソン分布(講義)
第5回 指数分布、正規分布(講義)
第6回 2次元確率ベクトル、多変量確率変数(講義)
第7回 標本抽出、標本平均と標本分散(講義)
第8回 標本分布(講義)
第9回 中間のまとめ演習(演習)
第10回 推定量とその性質、平均の区間推定(講義)
第11回 分散の区間推定、比率の推定(講義)
第12回 検定の手順(講義)
第13回 平均の検定(講義)
第14回 分散の検定、比率の検定(講義)
第15回 学習事項のまとめ(演習)

(授業の方法)
■講義
・学習事項を板書しながら解説する形式で実施します。
・授業中に簡単な問題を解く時間を設定し、その時間の学習内容について、到達目標の達成状況を確認できるようにします。
・学習内容を深めることを目的とした演習課題を付与します。
■演習
・学生が問題演習に取り組む形で実施します。これまでの学習について、到達目標の達成状況を確認できるようにします。 
テキスト・参考書
(テキスト)
宮川公男、『基本統計学(第5版)』、有斐閣、2022年
授業時間外の学修
(事前学修)
授業内容について、指定教科書の該当部分に目を通しておく。
(事後学修)
配布された演習課題に取り組む。 
成績評価の方法と基準
(成績評価の方法)
期末試験(40%)
演習課題の実施状況(30%)
中間のまとめ演習(30%)

(成績評価の基準)
到達目標1:推測統計の考え方や基本的な手法を問う問題で、数学的に正しい論述ができている。
到達目標2:演習課題を実施している。具体的な計算ができるかを問う問題で、正しく計算できている。
備  考
・必ずノートを準備してください。
・手計算と表計算ソフトの両方で問題を解くと、理解が深まります。
担当教員の実務経験の有無
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実務経験の具体的内容