シラバス情報
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教員名 ： 小松 悟朗
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授業科目名
統計学
学年
1年
単位数
2.00単位
実務経験の有無
開講クォーター
セメスタ指定なし
担当教員
小松 悟朗
授業形態
授業で主に使用する言語
日本語
授業方法区分
開講キャンパス
紀尾井町キャンパス
授業の到達目標及びテーマ
本講義では、統計学とデータ分析の基礎を学ぶ。
統計学と確率の基礎を学んだのち、仮説検定、修士論文執筆でよく用いられる回帰分析や、アンケート調査分析のための統計手法の習得を目指す。 また授業では、Excelを用いたデータ演習を行う予定である。 主な内容: (1)データの整理方法や社会現象を測る手法を習得する。 (2)確率、確率変数そして確率分布を正しく理解する。 (3)推定と仮説検定という代表的な統計的推測を習得する。 (4)修士論文執筆に必要な回帰分析やアンケート調査分析手法を習得する。 キーワード: 統計学、確率、推定、仮説検定、回帰分析、アンケート統計分析、データサイエンス入門、Excel 授業の概要
第1週—データの整理 1 記述統計 2 確率 第2週—確率変数 3 離散確率変数 4 連続確率変数 第3週—点推定と区間推定 5 標本分布 6 区間推定 第4週—仮説検定 7 仮説検定 (1) 8 仮説検定 (2) 第5週—単回帰分析 9 単回帰分析 (1) 10 単回帰分析 (2) 第6週—重回帰分析 11 重回帰分析 (1) 12 重回帰分析 (2) 第7週 13 まとめ 授業計画
1回
1 記述統計
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事後学習
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2回
2 確率
事前学習
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事後学習
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3回
3 離散確率変数
事前学習
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事後学習
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4回
4 連続確率変数
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事後学習
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5回
5 標本分布
事前学習
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事後学習
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6回
6 区間推定
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事後学習
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7回目
7 仮説検定 (1)
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事後学習
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8回
8 仮説検定 (2)
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事後学習
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9回
9 単回帰分析 (1)
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10回
10 単回帰分析 (2)
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事後学習
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11回
11 重回帰分析 (1)
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12回
12 重回帰分析 (2)
事前学習
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事後学習
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13回
13 まとめ
事前学習
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事後学習
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14回
事前学習
事後学習
15回
事前学習
事後学習
16回
事前学習
事後学習
17回
事前学習
事後学習
18回
事前学習
事後学習
19回
事前学習
事後学習
20回
事前学習
事後学習
21回
事前学習
事後学習
22回
事前学習
事後学習
23回目
事前学習
事後学習
24回
事前学習
事後学習
25回
事前学習
事後学習
26回
事前学習
事後学習
試験及び成績評価
課題：50%
期末試験：50% 課題(試験やレポート等)に対するフィードバック
授業にて適宜行う
講義で使用するテキスト（書名・著者・出版社・ISBN・備考）
追って連絡する
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参考文献・推薦図書
必要に応じて配布する
研究室
オフィスアワー
科目ナンバリング
学位授与方針との関連
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