シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2024/03/22 現在 |
| 科目名／Subject | 統計演習（A) |
|---|---|
| 担当教員（所属）／Instructor | 田中 晋矢(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 | 2024年度／Academic Year 前期／Spring Semester |
| 開講曜限／Class period | 水/Wed 2 |
| 対象所属／Eligible Faculty | 商学部昼間コース／Faculty of CommerceDay School,商学部夜間主コース／Faculty of CommerceNight School |
| 配当年次／Years | 2年,3年,4年 |
| 単位数／Credits | 2.0 |
| 研究室番号／Office | 田中 晋矢(1号館443) |
| オフィスアワー／Office hours | 田中 晋矢 |
| 更新日／Date of renewal | 2024/02/29 | ||
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| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
授業の目的：近年では「ビッグデータ」や「ＡＩ」といった⾔葉が社会に広く浸透しているとおり，世の中には膨⼤な種類のデータが利用可能となりつつあります．一方でこれらのデータ⽤いて適切な統計分析を⾏うためには⼀定⽔準以上の統計学の理論知識とこれを前提とした統計データ分析⼿法を⾝につけることが不可⽋です．本授業では入門レベルの統計理論の既修者を対象とし，実践的な統計データ分析⼿法を⾼機能なフリー統計分析ソフトウェアＲを⽤いたコンピュータ実習を通じて⾝につけて頂くことを目的とします．当授業は経済学科が提供する科目ですが，社会科学分野の統計データ分析者全てに有用な内容を扱いますので経済学科生はもちろん商・企業法・社会情報学科に所属する学生の履修も歓迎します． 授業の方法：対面でのコンピュータ実習が中心となります．教室配置がPC教室でない場合には毎回の授業でノートPCを講義に持参してもらいます． |
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| 達成目標 ／Course Goals |
コンピュータ実習を通じ，学習した統計学の理論知識をベースとした統計データ分析スキルを⾝につける． | ||
| 授業内容 ／Course contents |
第１～３回：Rの基本操作 第４～５回：Rによる記述統計 第６～７回：Rによる確率計算 第８～１０回：Rによる点推定・区間推定 第１１～１３回：Rによる仮説検定 第１４～１５回：Rによる回帰直線のあてはめ ＊受講生の理解度に応じて若干扱う内容の増減があり得ます． |
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| 事前学修・事後学修 ／Preparation and review class |
事前学修：各講義回においてmanabaで事前に提供される講義資料に目を通し前提知識に不足がある場合には各自でフォローしておくこと． 事後学修：原則として毎講義後に出題される復習課題に取り組むこと． |
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| 使用教材 ／Teaching materials |
担当教員が提供する講義資料を使用します．参考書については適宜講義中で紹介します． | ||
| 成績評価の方法 ／Grading |
manabaを通じて複数回提出してもらう課題（４０点満点）と期末レポート課題（６０点満点）の総合点（１００点満点）により評価します．ただし講義中の迷惑行為や課題提出時に不正行為を行った場合にはその程度に応じて減点措置を取ります． | ||
| 成績評価の基準 ／Grading Criteria |
「成績評価の方法」における総合点に基づき以下のように決定されます： １００～９０ 秀 ８９～８０ 優 ７９～７０ 良 ６９～６０ 可 ５９～ 不可 ただし授業開講回数の３分の２以上の出席がない場合には上記総合点に関わらず原則として「不可」となります． |
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| 履修上の注意事項 ／Remarks |
この授業では授業への出席回数が規定回数に満たない場合には原則として成績評価が「不可」となりますのでその点ご留意ください．出席はresponにより確認する予定であるためresponを使用できる端末を毎回用意してください． 加えて以下の点もご留意ください． ・１年次配当科目「統計学（A or B）」を履修済であることが必須です． ・高校数学I・II・A・Bで扱うレベルの基礎的な数学知識を有すること． ・実習科目のためキャパシティーを超過する履修希望者（１００名超が目安）がいる場合には履修制限を行う可能性があります． ・（授業実施教室がPC実習室でない場合）毎授業においてノートPCを持参できること． |
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| 実務経験者による授業 ／Courses conducted by the ones with practical experiences |
該当しない／No | ||
| 授業実施方法 ／Method of class |
①面接授業／Face-To-Face class | ||
| 遠隔授業 ／Online class |
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