Statistics ｜ Syllabus data

授業科目名

Statistics

学年

1Grade

単位数

2.00Credits

実務経験の有無

開講クォーター

semester not specified

担当教員

Komatsu Goro

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

Kioicho Campus

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、統計的分析の基礎となる仮説検定の習得を目指す。

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

キーワード:
記述統計、確率、確率変数、標本分布、点推定、区間推定、仮説検定

授業の概要

第1週—記述統計・確率
01 記述統計
 02 確率

第2週—離散確率変数
03 離散確率変数 (1)
04 離散確率変数 (2)

第3週—連続確率変数
05 連続確率変数 (1)
06 連続確率変数 (2)

第4週—中間テスト
07 中間テスト
08 中間テストレビュー

第5週—標本分布・区間推定
09 標本分布
10 区間推定

第6週—仮説検定
11 仮説検定 (1)
12 仮説検定 (2)

第7週—期末テスト
13 期末テスト
14 期末テストレビュー

授業計画

1回

01 記述統計

事前学習

資料を読む

事後学習

課題を提出する

2回

02 確率

事前学習

資料を読む

事後学習

課題を提出する

3回

03 離散確率変数 (1)

事前学習

資料を読む

事後学習

課題を提出する

4回

04 離散確率変数 (2)

事前学習

資料を読む

事後学習

課題を提出する

5回

05 連続確率変数 (1)

事前学習

資料を読む

事後学習

課題を提出する

6回

06 連続確率変数 (2)

事前学習

資料を読む

事後学習

課題を提出する

7回目

07 中間テスト

事前学習

資料を読む

事後学習

課題を提出する

8回

08 中間テストレビュー

事前学習

資料を読む

事後学習

課題を提出する

9回

09 標本分布

事前学習

資料を読む

事後学習

課題を提出する

10回

10 区間推定

事前学習

資料を読む

事後学習

課題を提出する

11回

11 仮説検定 (1)

事前学習

資料を読む

事後学習

課題を提出する

12回

11 仮説検定 (2)

事前学習

資料を読む

事後学習

課題を提出する

13回

13 期末テスト

事前学習

資料を読む

事後学習

課題を提出する

14回

14 期末テストレビュー

事前学習

期末テストの復習をする

事後学習

期末テストレビューの復習をする

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

中間テスト 40%
期末テスト 60%

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）

必要に応じて配布する

-

参考文献・推薦図書

必要に応じて配布する

研究室

紀尾井町キャンパス 4501

オフィスアワー

TBA

科目ナンバリング

学位授与方針との関連