| １． |
授業の内容（Course Description） |
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情報社会となった現在では、新聞、雑誌、インターネットなどで多くのデータが溢れています。政府をはじめ、地方自治体、研究機関や民間団体等が発表するデータは膨大な量になっています。しかし、これらのデータはどれだけ有効に活用されているでしょうか。データには必ず計測の誤差や予期しない変動などが含まれています。統計学はこのような誤差を含んだデータを効率的に取得し、正確な分析を行うための有力な道具であり、正しい結論に導くための必須の手段と言えます。
この講義では、統計学の入門編としてデータの見方や使い方について、基本的な方法を学習します。諸君が自らデータを整理し分析できるように統計学の考え方、結果の捉え方などに重点をおき、演習問題も組み合わせて授業を進めていきます。
秋期では、春期で学んだ確率や確率分布を応用して、標本データからの推定や検定を行う方法などを習得します。
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| ２． |
授業の到達目標（Course Objectives） |
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①標本データから母集団の平均や標準偏差を推定する方法と、母集団についての仮説を検定する方法を理解し、それらを実際に活用できるようになること
②相関分析や回帰分析の基礎について理解すること
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| ３． |
成績評価方法（Grading Policy） |
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出席状況（授業中に配布した確認問題の回答状況を含む）が５割程度、期末試験が５割程度で評価する。
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| ４． |
テキスト・参考文献（Textbooks) |
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鳥居泰彦『はじめての統計学』（日本経済新聞社）をテキストとして使います。
秋期には、このテキストの第６章～第10章を使います。また、テキストのほか、補足的説明のために必要に応じてプリントを配布します。
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| ５． |
授業時間外の学習《準備学習》（Assignments） |
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テキストの指定された部分は必ず予習しておくこと。また、復習としてテキストの練習問題を解いておくこと
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| ６． |
学生への要望・その他（Class Requirements） |
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統計学の授業では毎回の積み上げ学習が必要です。前の回の授業内容を理解していないと、次の回の授業がわからなくなるため、欠席しないようにすること。また、テキスト、電卓は毎回持参すること。
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| ７． |
授業の計画（Course Syllabus) |
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【第１回】
春期の内容の復習
【第２回】
２つの変数の関連性をみる（１）～クロス表、質的データの関連性～
【第３回】
２つの変数の関連性をみる（２）～散布図、共分散、相関係数～
【第４回】
多次元の確率分布と確率変数の独立性
【第５回】
確率変数の和の確率分布
【第６回】
ｔ分布と母平均の推定（１）～母分散が既知の場合～
【第７回】
ｔ分布と母平均の推定（２）～母分散が未知の場合～
【第８回】
カイ二乗分布と母分散の推定（１）～カイ二乗分布とは～
【第９回】
カイ二乗分布と母分散の推定（２）～母分散の推定方法～
【第10回】
仮説検定（１）～仮説検定の考え方～
【第11回】
仮説検定（２）～母平均や母分散の検定～
【第12回】
相関分析
【第13回】
回帰分析（１）～最小自乗法の考え方～
【第14回】
回帰分析（２）～線形回帰、決定係数～
【第15回】
秋期のまとめと期末試験
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