シラバス参照

印刷
講義名 統計学
代表ナンバリングコード BCC1CC1010
講義開講時期 前期 講義区分 講義
基準単位数 2
受講定員の有無 なし
授業公開 科目等履修・聴講
履修年次 2020年度以降入学生1年次・2019年度以前入学生2年次
2024年度カリキュラム　ナンバリング 24.BB1AF002.

担当教員
氏名
◎ 倉本　到

到達目標 ・記述統計と推測統計の違いを理解し、必要に応じて適切にデータを処理することができる。
・代表値・平均値と分散などの数値の表現方法を理解し、その適切な取り扱いができる。
・離散的・連続的確率分布を理解し、その関係を説明することができる。
・仮説検定の考え方を説明するとともに、コンピュータを利用して運用することができる。
・相関係数と回帰式を求めることができる。
授業概要 現代社会において、人は数字に取り巻かれて生活している。数量をより分かり易く理解し、説得力のある説明をするための手段の一つが統計学である。本講義では、身の回りの数字を読み取り、意思決定に結びつける基礎的方法を学ぶ。数値データのまとめ方や客観的な活用技術は、これから学ぶ専門科目の理解、さらに社会に出てから必要なものとなる。また、不確実性を含むデータを一定の確実さをもつ情報に加工し、目的に応じて適切に扱う方法を説明する。
本講義は大学初学者のための統計学入門として位置づけており、単に手法を覚えるだけでなく、その背景となる考え方を中心に学ぶ。
授業計画
回授業内容
第1回オリエンテーション：データの性格を知る
第2回データの要約：平均と分散、代表値と散らばり
第3回度数分布表の活用
第4回確率と集合
第5回確率分布（1）：二項分布　ポアソン分布
第6回確率分布（2）：正規分布　一様分布
第7回標本分布
第8回中間まとめ・中間テスト
第9回統計的推測（1）：点推定
第10回統計的推測（2）：区間推定
第11回仮説検定（1）：検定の考え方・母平均の検定
第12回仮説検定（2）：2つの母平均の差の検定
第13回多変量データの分析：相関と回帰
第14回さまざまな定量的データの分析：カイ二乗分布
第15回総まとめと今後の展望
準備学習（予習・復習等）の内容とそれに必要な時間 （毎回の授業前に行うべき予習）
前回学習した部分をよく復習しておくこと。
（毎回の授業終了後に行うべき復習）
新しい用語・考え方が毎回多数出てくる。理解の積み重ねが必要なので、不明な点は次回の授業までになくしておくこと。授業時間外質問を歓迎する。
（その他）
できる限り数式に頼らずに解説する予定であるが、より深い理解のために、特に数学II・Bの未受講者は、複雑な数式（特にシグマ記法）および積分の基礎について事前に学んでおくことが望ましい。
評価方法（割合） 中間テスト　　　　　（40％）
期末テスト　　　　　（50％）
授業毎の確認テスト　（10％）
評価は3種類のテストの単純合計による。
課題（試験やレポート等）に対するフィードバックの方法 授業毎の確認テストおよび中間テストは、次回講義にてその解説を行う。期末テストは試験終了後に模範解答を示し、希望者には得点を開示する。
テキスト 日本経営数学会編、統計学への招待、税務経理協会、2018
参考書・参考資料等 やさしく学べる心理統計法入門、鈴木公啓、ナカニシヤ出版、2018
他、必要に応じて講義時に指示する。
メッセージ 統計学が様々な分野で使われていることを日常生活で確認してください。文系理系にかかわらず統計学の基礎知識は今後の人生に必須の技能です。悪人に騙されないためにも是非履修してください。
教員との連絡方法 オフィスアワーを設ける。面談希望者は教員居室前に掲示した連絡先へ連絡して面談予約を取ること。電子メール・SNSでの連絡は随時対応。
担当教員の実務経験 -
備考 講義中の私語は慎むこと（疑問質問は歓迎。ひそひそ隣に聞かずに教員まで）。常識的な範囲で飲料の持ち込み可。携帯端末等は自己の責任において利用すること。
本科目は「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）」モデルカリキュラム対応科目であり、データサイエンス入門、統計学、情報リテラシーの3科目6単位の修得により「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）コース」修了が認定される。
卒業認定・学位授与方針との関連
◎特に関係性が深い、○関係性が深い
関連性
地域経営学部
〈2024年度以降〉教養：地域社会の生活者に求められる健全な市民感覚と倫理観を育む豊かな教養を獲得すること
○
〈2024年度以降〉知識：地域経営学の体系を構成する４つの領域（公共経営、企業経営、交流観光、医療福祉経営）から、一つ以上の領域の知識を修得すること
〈2024年度以降〉技術：上記４領域を学ぶための方法や調査研究のためのスキルを取得していること
〈2024年度以降〉思考力：上記４領域のいずれかの領域において、専門的・学術的に深い鍛錬を積み、高度な思考力を獲得していること
〈2024年度以降〉判断力：地域社会がローカルレベルで直面している課題を、ナショナルレベルとグローバルレベルの状況との関連において理解し、課題の本質について的確に捉えることができる判断力を獲得していること。
〈2024年度以降〉実践力：地域経営学の知識・技術・思考力・判断力を活用して、地域社会の様々なアクターと協働しながら地域課題を解決できる実践力を獲得していること。
【2020～2023年度】地域実践の基盤となる基礎学力、基礎技術力をもつ人財
【2020～2023年度】地域の現実のデータを収集・分析し、地域社会の持続と発展のためのシナリオ作成と評価ができる人財
◎
【2020～2023年度】地域経営学科は、地域社会の多様な主体に関心をもち、地域経営学の知見や技術を応用・活用して、地域の価値の向上や持続可能な社会の形成に寄与できる人財。公共経営、企業経営、交流観光等の分野で活躍できる人財
○
【2020～2023年度】医療福祉経営学科は、地域社会の多様な主体に関心をもち、地域経営学の知見や技術を応用・活用して、地域の価値の向上や持続可能な社会の形成に寄与できる人財。診療情報管理士の資格取得を目指しつつ、医療福祉経営等の分野で活躍できる人財
○
≪2017～2019年度≫学んだ知識と国際的視野をもって地域社会や様々な現実の場で実践し応用できる人財（グローカリスト）
≪2017～2019年度≫地域力の推進役（キーパーソン：リーダー、マネージャー、コーディネーター）として活躍できる人財
≪2017～2019年度≫地域経営学科は、地域社会の多様な主体に関心をもち、企業活動の活性化、地域社会の再生・活性化等を目指して、多様な地域の継続的事業体の基本を学び、これを活用できる人財、とくに経営概念を主軸とした公共経営系、企業経営系、交流観光系に関する人財
○
≪2017～2019年度≫医療福祉経営学科は、診療情報管理士（日本病院会等の認定資格）の資格取得を目指しつつ、医療機関・福祉施設と企業経営との経営の共通性と相違性等を学び、将来はその経営に参画できる人財、医療福祉を通して地域に貢献できる人財
○
情報学部
〈2024年度以降〉情報学実践の基盤となる堅固な基礎学力、基礎技術力
◎
〈2024年度以降〉データを収集・分析し、地域社会の持続と発展のためのシナリオ作成や評価に関する知識
〈2024年度以降〉情報システムやアプリケーションの開発等により、地域社会を支える情報基盤を構築する技術
〈2024年度以降〉人工知能技術やエンタテインメント技術を用いて、地域社会に貢献する力
〈2024年度以降〉情報学の知見や技術を応用・活用して、様々な分野で活躍できる力
【2020～2023年度】情報学実践の基盤となる堅固な基礎学力、基礎技術力を持つ
◎
【2020～2023年度】地域の現実のデータを収集・分析し、地域社会の持続と発展のためのシナリオ作成と評価ができる
○
【2020～2023年度】情報システムやアプリケーションの開発等により、地域社会を支える情報基盤を構築できる
【2020～2023年度】人工知能技術やエンタテインメント技術を用いて、地域社会を豊かにできる
【2020～2023年度】情報学の知見や技術を応用・活用して、公共経営、企業経営、交流観光、医療福祉、防災等のまちづくりに貢献できる
評価基準
列1
秀
講義内容を適切に把握し、実環境を含む応用問題に適用できる。
優
講義内容を適切に把握し、応用問題への適用方法を示されれば実施できる。
良
講義内容を適切に把握している。
可
講義内容を必要最低限把握できている。
不可
上記のいずれも満足しない。
放棄
出席回数が10回に満たない。