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、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
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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
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
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