統計入門(再履修組)のシラバス情報

科目名称
Course title(Japanese)
統計入門 科目番号
Course number
89COMAT105
科目名称(英語)
Course title(English)
Introduction to Statistics
授業名称
Class name
統計入門(再履修組)
教員名 矢部 博
Instructor
開講年度学期 2022年度 後期
Year/Semester
曜日時限 月曜6限
Class hours
開講学科
Department
国際デザイン経営学科 
外国語のみの科目
(使用言語)
Course in only foreign
languages (languages)
-
単位
Course credit
2.0 授業の主な実施形態
Main class format
ブレンド型授業/Blended format
概要
Descriptions
初等的な確率論から乖離しないよう,平均,期待値,中央値,分散・共分散,といった基本的な統計量が求められるようになることから始めて,回帰・推定・仮説検定の基本的な操作と仕組みについて,実例を用いて説明する.また,各自で具体的に実行できる課題等を用意し,理解の定着を図る. 
目的
Objectives
上記の授業内容をよく理解し,それに基づいて,経営学に関連する具体的な課題について統計的な視点を持つことができるようになる.この科目は,本学部と本学科が共通にディプロマポリシーとして定めている『1. グローバル化や地球環境問題など広範かつ多様なビジネス環境で発生している諸々の問題に対して自然科学及び社会科学の知識を活用して解明するという基本的方針の下で理論的かつ実践的な考え方を身に付けている』および『4. デジタル技術に対する原理的な理解を持ち、デジタル技術を用いた問題解決を先導することができる』ことの実現を目的とする. 
到達目標
Outcomes
経営学の専門知識を修得し活用するための,数理・計量分析を基礎に据えた理工学的な分析力・構想力・創造力を育むため,統計学の考え方に触れて基礎的な手法を理解する.
履修上の注意
Course notes prerequisites
・BYOD機による実習を含むので,PCや基本的なソフトウエア(python, Excellなど)の利用ができるようになっていること.
・『情報基礎および演習1,2』『プログラミング基礎1,2』を履修していることが望ましい.
アクティブ・ラーニング科目
Teaching type(Active Learning)
課題に対する作文
Essay
- 小テストの実施
Quiz type test
-
ディベート・ディスカッション
Debate/Discussion
- グループワーク
Group work
-
プレゼンテーション
Presentation
- 反転授業
Flipped classroom
-
その他(自由記述)
Other(Describe)
-
準備学習・復習
Preparation and review
予習:教科書の内容を予習する事.
復習:実習内容が授業時間内に十分にできなかった場合,これを実際に試してみる事.
成績評価方法
Performance grading
policy
到達度評価試験,レポート課題を総合的に評価する. 

なお、授業の出席率が悪い場合は成績評価を付けられないことがあるので、必ず毎週、授業に出席すること。
学修成果の評価
Evaluation of academic
achievement
・S:到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A:到達目標を十分に達成している
・B:到達目標を達成している
・C:到達目標を最低限達成している
・D:到達目標を達成していない
・-:学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S:Achieved outcomes, excellent result
・A:Achieved outcomes, good result
・B:Achieved outcomes
・C:Minimally achieved outcomes
・D:Did not achieve outcomes
・-:Failed to meet even the minimal requirements for evaluation
教科書
Textbooks/Readings
・教科書を使用する場合は、MyKiTS(教科書販売サイト)から検索・購入可能ですので以下のURLにアクセスしてください。
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
 
・Search and purchase the necessary textbooks from MyKiTS (textbook sales site) with the link below.
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
参考書・その他資料
Reference and other materials
授業計画
Class plan
1.ガイダンス,Pythonの利用確認

2.データの整理とヒストグラム

3.基本統計量(1) 代表値

4.基本統計量(2) データの種類とグラフ

5.データの分析(1) 散布図・共分散・相関係数

6.データの分析(2) クロス集計・移動平均

7.確率の基礎

8.推定の基礎

9.検定(1) 検定の基礎

10 検定(2) t検定、χ2検定

11.予測(1) 回帰分析

12.予測(2) 重回帰分析

13.予測(3) ロジスティック回帰

14.クラスタリング

15.期末試験または期末レポート  
教職課程
Teacher-training course
実務経験
Practical experience
-
教育用ソフトウェア
Educational software
-
備考
Remarks
9989C00
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