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授業の概要(ねらい) |
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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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授業の到達目標 |
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統計学Ⅰでの学修を基礎に、推測統計学の基本を習得する。具体的には、 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を理解すること ②母集団に関する仮説を検定する方法を理解すること ③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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成績評価の方法および基準 |
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授業への参加度(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割程度で評価します。
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4. |
教科書・参考書 |
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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用します。 秋期には、このテキストの第6章~第10章を使います。 なお、毎回の講義資料は、事前にLMSに掲載するので、各自プリントして持参すること また、参考書として、以下の書籍をあげておきます。 倉田博史、星野崇宏『入門統計解析』(新世社) 東京大学教養学部統計学教室編『統計学入門』(東京大学出版会)
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準備学修の内容 |
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授業計画で示された内容に対応するテキストの該当箇所は必ず予習しておくこと また、授業中に配布された確認問題は、講義終了時又は次回講義開始時に必ず提出すること
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その他履修上の注意事項 |
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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。 前回の授業内容を理解していないと、次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(ルート計算のできるもの)は毎回必ず持参すること
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各回の授業内容 |
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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】 | 母平均の推定(1)~母分散が既知の場合~ | 【第7回】 | 母平均の推定(2)~母分散が未知の場合~ | 【第8回】 | 母分散の推定(1)~カイ二乗分布とは~ | 【第9回】 | 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~、秋期のまとめ | 【第15回】 | まとめと試験 |
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