授業コード | 40009500 | 単位数 | 2 |
科目名 | 確率・統計入門 | クラス | |
履修期 | 後期授業 | カリキュラム | *下表参考 |
担当者 | 塗師本 彩 | 配当年次 | *下表参考 |
授業の題目 | 確率・統計入門/Introduction to Probability and Statistics |
学修の概要 | 本講義では確率・統計の基本を学びます。ニュースや新聞、インターネットを通じて膨大な情報にアクセスできる現代社会において、統計データを適切に読み取るスキルや統計データを適切に扱うスキルを身につけることは重要です。この講義では、統計データを扱う上で重要となる確率・統計の基本的な考え方を学びます。具体的には、平均や分散といったデータの特徴を取らえる方法にはじまり、一部のデータから全体を推測する方法などを学びます。 |
学修の到達目標 | ・データの特徴を適切に捉えることができる ・確率の考え方を理解している ・母集団と標本の関係を理解している |
授業計画 | 第1回 | イントロダクション |
第2回 | データの整理①:度数分布表・ヒストグラム等 | |
第3回 | データの整理②:中心や散らばりに関する代表値等 | |
第4回 | データの整理③:相関係数や散布図等 | |
第5回 | 確率①:確率の基本等 | |
第6回 | 確率②:条件付確率等 | |
第7回 | 離散確率変数 | |
第8回 | 代表的な離散確率変数 | |
第9回 | 連続確率変数 | |
第10回 | 代表的な連続確率変数 | |
第11回 | 母集団と標本 | |
第12回 | 推定①:点推定 | |
第13回 | 推定②:区間推定 | |
第14回 | 仮説検定 | |
第15回 | 講義のまとめ |
授業外学習の課題 | 事前学習(2時間程度):講義計画に基づいて参考文献等を用いて予習を行う。 事後学習(2時間程度):講義内容の復習およびわからなかった部分について各自で学習する。 |
履修上の注意事項 | ・公認欠席時の授業内容について質問等がある場合は個別に対応する ・受講者の理解度や希望により授業計画を変更することがある |
成績評価の方法・基準 | 数回程度の小課題(30%)および期末試験(70%)により評価する。 |
テキスト | 指定なし(講義資料に基づいて授業を行う) |
参考文献 | 大屋幸輔(2020)『コア・テキスト統計学(第3版)』新世社 宮川公男(2022)『基本統計学(第5版)』有斐閣 その他、授業中に適宜紹介する。 |
主な関連科目 | 統計学/経済統計学Ⅰ・Ⅱ/計量経済学Ⅰ・Ⅱ |
オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
授業に関する質問や相談については、授業前後やメールにて対応する。 課題や期末試験に関するフィードバックはMoodle上で公開する。 |
所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 | 身につく能力 | ||||
知識・技能 | 思考力 | 判断力 | 表現力 | 協創力 | ||||
経済科学部現代経済学科(F群) | FECE10601 | 2017~2022 | 1・2・3・4 | - | - | - | - | - |
経済科学部現代経済学科(F群) | FECE10601 | 2023~2023 | 1・2・3・4 | ○ | ○ | ○ | - | - |
経済科学部現代経済学科(F群) | 41200 | 2024~2024 | 1・2・3・4 | ○ | ○ | ○ | - | - |