| １． |
授業の内容（Course Description） |
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Excelを使った統計処理の実習を行います。履修者は、情報リテラシーⅡ、情報処理Ⅰ等の科目で、Excelの基礎的な知識をすでにひと通り身に着けていることが望ましい。Excel未経験者を対象とする授業ではありません。
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| ２． |
授業の到達目標（Course Objectives） |
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Excelを用いた基本的な統計処理ができるようになることを目標とします。
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| ３． |
成績評価方法（Grading Policy） |
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出席状況と提出課題を総合的に判断して評価します。
定期試験等は行わない予定です。
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| ４． |
テキスト・参考文献（Textbooks) |
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プリントを使用します。
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| ５． |
授業時間外の学習《準備学習》（Assignments） |
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授業のペースから遅れがちな学生や授業に欠席した学生は、自宅学習等で授業に追いつく必要があります。
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| ６． |
学生への要望・その他（Class Requirements） |
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Excelの応用を内容とする情報処理Ⅰからさらに一段階ステップアップした授業です。Excel初心者向けではないので注意してください。欠席しないことをおすすめします。
なお、課題作成に際し不正行為をすることが一番成績を下げる原因になるので注意してください。
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| ７． |
授業の計画（Course Syllabus) |
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【第１回】
ガイダンス
【第２回】
相対参照・絶対参照
【第３回】
度数分布表・ヒストグラム
【第４回】
平均・分散・標準偏差
【第５回】
散布図・相関係数
【第６回】
推定と検定
【第７回】
データから予測する手法（Ⅰ）
【第８回】
データから予測する手法（Ⅱ）
【第９回】
マクロ・ユーザー定義関数（Ⅰ）
【第10回】
マクロ・ユーザー定義関数（Ⅱ）
【第11回】
第10回までの知識を使ったデータ分析（Ⅰ）
【第12回】
第10回までの知識を使ったデータ分析（Ⅱ）
【第13回】
第10回までの知識を使ったデータ分析（Ⅲ）
【第14回】
第10回までの知識を使ったデータ分析（Ⅳ）
【第15回】
まとめ
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