シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2023/03/17 現在 |
| 科目名／Subject | 統計学B |
|---|---|
| 担当教員（所属）／Instructor | 劉 慶豊(商学部) |
| 授業科目区分／Category | 昼間コース 学科別専門科目 |
| 開講学期／Semester | 2019年度／Academic Year 後期／Fall Semester |
| 開講曜限／Class period | 金/Fri 3 |
| 対象所属／Eligible Faculty | 商学部／Faculty of Commerce |
| 配当年次／Years | 1年,2年,3年,4年 |
| 単位数／Credits | 2.0 |
| 研究室番号／Office | |
| オフィスアワー／Office hours |
| 更新日／Date of renewal | 2019/02/25 | ||
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| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
統計学は経済学の他の殆どの科目と関連しており、経済現象を数量化して分析するための極めて重要なツールとなっています。この授業の目的は経済現象を客観的に理解し分析するための統計学的な考え方や基本的な知識を習得することです。授業は経済学関連の実例を挙げながら、入門的な統計学に関して講義を行います。 |
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| 達成目標 ／Course Goals |
本科目の履修を通して獲得が期待される能力・技能は以下の通りである ①統計指標を利用してデータの特性を解明し記述する能力。 ②経済現象に関する基本的な統計学的仮説検定を行う能力。 ③統計ソフトの基礎的な操作技能。 |
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| 授業内容 ／Course contents |
01. 統計学とは何か 02. 代表値（平均、中央値など） 03. 代表値（散らばりの尺度） 04. 度数分布とヒストグラム 05. 散布図と分割表 06. 共分散と相関係数 07. 確率の基礎 08. 確率変数と確率分布 09. 正規分布とt分布などの基本的な分布 10. 大数の法則、中心極限定理 11. 標本平均の分布 12. 母平均と母分散の推定 13. 仮説検定（平均と平均の差の検定） 14. ２種の統計的過誤 15. 散布図と近似直線 |
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| 事前学修・事後学修 ／Preparation and review class |
事前にmanabaから講義資料をダウンロードして予習する。 事後には卒業論文や他の科目に統計学の応用を試みる。 |
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| 使用教材 ／Teaching materials |
森棟公夫『統計学入門 第２版』新世社、2009。 講義中に追加資料を配布し、manabaにて資料を公開します。 |
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| 成績評価の方法 ／Grading |
期末試験の点数で評価します。 | ||
| 成績評価の基準 ／Grading Criteria |
成績評価の基準： 秀(100-90)：統計学について秀でた理解力を有し、統計学の理論と方法を応用して、さまざまなデータについて秀でた分析をすることができること。 優(89-80)：統計学について優れた理解力を有し、統計学の理論と方法を応用して、さまざまなデータについて優れた分析をすることができること。 良(79-70)：統計学について良い理解力を有し、統計学の理論と方法を応用して、さまざまなデータについて良い分析をすることができること。 可(69-60)：統計学について理解力を有し、統計学の理論と方法を応用して、さまざまなデータについて分析をすることができること。 不可(59-0)：以上の水準に達しないこと。 |
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| 遠隔授業 ／Online class |
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| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考 ／Notes |
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| 該当するデータはありません | ||||