シラバス － 基礎統計学
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- ナンバリングコードCode
- ECO-sta1-107
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- 科目名Subject Name
- 基礎統計学
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- 担当者名Instructor
- 福井 昭吾
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- 単位Credit
- 4
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- 履修年次Standard Year for Registration
- 1-4/2-4
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- 学期Semester
- 前期
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- クラスClass
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- 曜限Day/Period
- 火曜3時限/木曜4時限
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- 教室Classroom
- 4-101/PC教室7[1号館4階]
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- 授業形態Course Type
- 講義・演習
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- メディア授業Distance Learning Course
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- 備考Remarks
- 使用言語：日本語
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- 実務経験のある教員等による授業科目Courses Taught by Faculty with Practical Experience in a Related Area
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- 学内単位互換科目としての受講可否Availability for inter-departmental credit transfer
- 可
授業の到達目標Objectives to be Attained
SEQ 1
- DP観点 / Diploma Policy
Target Category - B（思考力・判断力・表現力等）
- 統計学の基本的な理論を理解したうえで、統計学の方法を用いて分析を行い、その結果を解釈し説明することができる。
・統計学の正しい理解に必要な考え方を習得し、説明できる。
・目的に応じて適切な統計分析の方法を選択し、実施できる。
・統計分析を行って得られた結果を正しく解釈し、説明できる。
授業の概要Course Overview
この科目では、統計学の土台となる考え方を理解し、統計学で用いられる基本的な分析方法を学ぶことを目的としています。
はじめに、ヒストグラムの描画・平均値や分散の計算など、データの性質をとらえる「記述統計学」の方法を学びます。その後、確率の計算・母集団と標本といった、統計学の理論を正しく理解するために必要な事柄について説明します。最後に、母平均の検定や回帰における有意性検定など、データから対象全体について推測する「推測統計学」を取り扱います。
講義は、授業内容に沿って、教科書とPCを使って進めます。原則として、統計学の理論や方法等について説明した後、続く授業回にPCを使った実際の計算を行います。
なお、中途での理解度を測るために、第13回に中間テストを実施します。
事前・事後学習、時間等Study Required outside Class(Preparation, etc.)
本科目は講義科目です。授業回毎に、以下の内容で、2コマ相当(200分)の自主学習を求めます。
・各回の授業内容に該当する教科書や参考書等の当該箇所について、事前に目を通して概要を把握しておくこと（100分）。
・講義で使用したスライドや練習問題を、随時Moodleに掲示します。それを用いて事後に復習すること（100分）。
授業計画(各回の授業内容)Course Outline
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- 1回目Session 1 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- イントロダクション
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- 2回目Session 2 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- PCによる計算の基礎
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- 3回目Session 3 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- データの視覚的なまとめ方
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- 4回目Session 4 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rによるグラフ作成
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- 5回目Session 5 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- 一変量データの分析
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- 6回目Session 6 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rによる一変量データの分析
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- 7回目Session 7 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- 二変量データの分析
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- 8回目Session 8 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rによる二変量データの分析
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- 9回目Session 9 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- 確率の基礎(1)：確率とは
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- 10回目Session 10 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- 確率の基礎(2)：条件付き確率・ベイズの定理
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- 11回目Session 11 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- 確率変数と確率分布
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- 12回目Session 12 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rによる確率計算
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- 13回目Session 13 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- 記述統計学と確率のまとめ
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- 14回目Session 14 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rによるデータの整形
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- 15回目Session 15 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- 統計データの収集
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- 16回目Session 16 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- 母集団と標本
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- 17回目Session 17 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- 点推定と区間推定
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- 18回目Session 18 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rによる区間推定
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- 19回目Session 19 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- 仮説検定
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- 20回目Session 20 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rによる仮説検定
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- 21回目Session 21 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- 回帰分析
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- 22回目Session 22 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rによる回帰分析
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- 23回目Session 23 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- 分散分析
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- 24回目Session 24 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rによる分散分析
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- 25回目Session 25 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- その他の主な検定
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- 26回目Session 26 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rによる適合度の検定・独立性の検定
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- 27回目Session 27 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- 大数の法則と中心極限定理
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- 28回目Session 28 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- 推測統計学のまとめ
活用される学習方法Learning methods
聴講・視聴：講義の聴講、教材や実演の視聴を通して学習する。/ Listening, Watching : Learn by listening to lectures and watching educational materials and demonstrations.
体験・実践 / Experience, Practice
教科書・テキストTextbooks
日本統計学会編（2015）『【改訂版】統計検定2級対応 統計学基礎』，東京図書．
参考書等References
日本統計学会編（2020）『【改訂版】統計検定3級対応 データの分析』，東京図書．／日本統計学会編（2023）『統計検定 2級 公式問題集［CBT対応版］』，実務教育出版．／日本統計学会編（2023）『統計検定 3級・4級 公式問題集［CBT対応版］』，実務教育出版．
課題の種類・内容Homework, Assignments, etc.
第13回に中間テストを実施し、最後に期末テストを行います。
課題に対するフィードバックの方法Feedback Method
Moodleを通じて、随時質問を受け付け回答します。
成績評価Evaluation
成績評価の方法 / Evaluation Method
中間テスト（30%）と期末テスト（70%）の結果に基づいて、成績を評価します。単位認定には、目標下限水準以上であることが条件です。
観点別評価の入力項目(ルーブリックとその使用方法) / Target to be Evaluated
SEQ 1
- DP観点 / Diploma Policy
Target Category - B（思考力・判断力・表現力等）
- 成績評価の規準 / Evaluation Criteria
- 統計学の基本的な理論を理解したうえで、統計学の方法を用いて分析を行い、その結果を解釈し説明することができる。
・統計学の正しい理解に必要な考え方を習得し、説明できる。
・目的に応じて適切な統計分析の方法を選択し、実施できる。
・統計分析を行って得られた結果を正しく解釈し、説明できる。
- 評価尺度（水準）/ Evaluation Scale
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- 卓越水準 / Outstanding
- 統計学の基礎を正しく理解したうえで、状況に応じて適切な分析手法を自ら選択することができ、その手法を説明し、結果を正しく解釈できる。
- 目標到達水準 / Excellent
- 統計学の基礎を正しく理解したうえで、他者からのアドバイスを参考に分析手法を選択でき、分析結果を正しく解釈できる。
- 目標途上水準 / Good
- 統計学の基礎を正しく理解したうえで、指示された分析手法の概要を説明でき、その結果を解釈できる。
- 目標下限水準 / Adequate
- 統計学の基礎を理解したうえで、ソフトウエア等により出力される統計分析の結果を解釈できる。
- 近接水準 / Inadequate
- 該当なし
- 評価不能 / Unevaluable
- 評価に値する情報が不足。または上記の水準に値せず、能力として評価に不適
- 成績評価に関するその他の確認事項 / Other Information for Evaluation