| １． |
授業の内容（Course Description） |
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統計学は、多くの学問分野で研究活動のために欠かせないだけでなく、企業や国・地方公共団体でも多くの業務に応用されている。それは、統計学がデータの整理・分析やデータに基づく判断のための、有力な手段を提供しているからである。そのため、統計学の考え方を身につけることは、経済学をはじめとする諸科学を学ぶ上でも、また社会において実務に携わる上でも、大いに有用である。
この講義では、データを分かりやすい形にまとめてデータが表すものを読み取ったり、データから様々な推測を行ったりするための、基本的な方法を学習する。ここで学ぶ方法は、経済の分析を行ったり、社会に出て業務上要求される各種データの分析を行う上で、不可欠のものとなっている。
経済学や実務においては、政府や民間機関が公表している統計を利用することが多いので、講義を進める際には、実際の統計を用いた例も取り上げていきたい。統計学にとって、数学は重要な土台の一つであるが、データの整理や分析を進める上で大事なのは統計的な考え方である。講義でも、それぞれの方法の考え方、結果の意味や利用上の注意点を説明することに重点を置いて進めていきたい。
秋学期では、確率の考え方を学んだ上で、標本データから母集団に関する推測を行う方法について学ぶ。
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| ２． |
授業の到達目標（Course Objectives） |
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標本と母集団の関係を理解するとともに、標本から母集団平均などを推定する方法、母集団についての仮説を検定する方法を利用できるようにすることが目標である。
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| ３． |
成績評価方法（Grading Policy） |
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出席状況（ほぼ毎回配付し提出してもらう確認問題でチェック）が3割程度、試験（中間的小試験と期末の試験）が7割程度として評価する。
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| ４． |
テキスト・参考文献（Textbooks) |
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テキストとしては、刈屋武昭・勝浦正樹『統計学 第2版』（東洋経済新報社）を使用する。春学期には、テキストの7章～12章と14章の部分を使う。テキストの例、練習問題、数表を頻繁に使うので、テキストは必ず入手すること。
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| ５． |
授業時間外の学習《準備学習》（Assignments） |
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テキストの指定された部分を読んでおくなど、予習を行っておくこと。また、指定された練習問題を解いてくること。
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| ６． |
学生への要望・その他（Class Requirements） |
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各回の講義内容を着実に理解していかないと次の授業内容が分からなくなるので、欠席しないようにすること。平方根を求めることのできる電卓を、毎回、必ず持参するようにすること。
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| ７． |
授業の計画（Course Syllabus) |
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【第１回】
講義の内容・計画、入門統計学Iの復習
【第２回】
確率と確率変数（１） 確率変数、確率分布、平均と分散
【第３回】
確率と確率変数（２） 同時確率分布、共分散
【第４回】
確率と確率変数（３） 独立な確率変数とその和、2項分布
【第５回】
確率と確率変数（４） 正規分布
【第６回】
標本抽出と標本分布（１） 母集団と標本、標本の抽出、標本平均・標本比率の分布
【第７回】
標本抽出と標本分布（２） 中心極限定理、t分布
【第８回】
中間的まとめと補足
【第９回】
母集団のパラメータの推定（１） 点推定と区間推定、信頼区間、不偏性
【第10回】
母集団のパラメータの推定（２） 標本の大きさ、母集団分散の推定とカイ2乗分布
【第11回】
仮説検定（１） 仮説検定の考え方、母集団平均の検定
【第12回】
仮説検定（２） 母集団比率の検定、平均値の差の検定
【第13回】
回帰モデル（１） モデルにおける仮定、回帰係数の区間推定
【第14回】
回帰モデル（２） 回帰係数の仮説検定
【第15回】
まとめ
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