科目一覧へ戻る | 2024/07/17 現在 |
科目名/Subject | 統計学/Statistics |
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担当教員(所属)/Instructor | 寺坂 崇宏(商学部) |
授業科目区分/Category | 現代商学専攻博士前期課程 アカデミックトレーニング科目 |
開講学期/Semester | 2024年度/Academic Year 前期/Spring Semester |
開講曜限/Class period | 火/Tue 2 |
対象所属/Eligible Faculty | 商学研究科現代商学専攻博士前期課程/Graduate School of CommerceGraduate School of Commerce Major in Modern Commerce |
配当年次/Years | 1年,2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 | 2024/03/05 | ||
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授業の目的・方法 /Course Objectives and method |
この授業では、学部の「統計学」の授業では扱わない応用的なトピックと数理的な側面について説明をして、統計学をより深く理解することを目的とします。授業は講義形式で実施します。 | ||
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、推測統計学に関する重要な理論を習得して、実際のデータ分析の際に、これを活用できるようになることです。 | ||
授業内容 /Course contents |
第1回 確率:標本空間、事象、確率 第2回 確率:条件付確率、乗法定理 第3回 確率変数:離散型確率変数とその分布 第4回 確率変数:離散型確率変数の期待値とその演算について 第5回 確率変数:連続型確率変数とその分布、連続型確率変数の期待値と その演算について 第6回 確率変数:2変数の確率変数、確率変数の独立 第7回 確率変数:2変数の確率変数に関連する期待値、多変数の確率変数 第8回 標本分布:チェビシェフの不等式と大数の法則 第9回 標本分布:中心極限定理 第10回~第12回:推定論 第13回~第15回:検定論 |
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事前学修・事後学修 /Preparation and review class |
事前学修:講義前に資料をmanabaにupします。upされた資料に目を通して、数式の展開がある場合は、その展開を紙に写して、例題がある場合は、答案例を見ながら、どのように解答を導いているのかを紙に書いて、確認してください。 事後学修:例題を自力で解けるようにしてください。授業後、練習問題が用意されていたら、それに取り組んでください。PCを使った実習を伴う練習問題を出すことがあります。 |
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使用教材 /Teaching materials |
教員が教材を用意します。manabaからダウンロードしてください。 | ||
成績評価の方法 /Grading |
期末試験による評価をします。 | ||
成績評価の基準 /Grading Criteria |
秀(100~90点):授業で取り扱った統計学の内容について完全に理解しており、自分の研究で必要となる統計的手法を身につけるための知識を完全に修得している。 優(90~80点):授業で取り扱った統計学の内容の内容について十分に理解しており、自分の研究で必要となる統計的手法を身につけるための知識を十分に修得している。 良(79~70点):授業で取り扱った統計学の内容の内容について一応理解しており、自分の研究で必要となる統計的手法を身につけるための知識を一応修得している。 可(60~69点):授業で取り扱った統計学の内容について、最低限ではあるが理解しており、自分の研究で必要となる統計的手法を身につけるための知識を最低限修得している。 不可(0~59点):授業で取り扱った統計学の内容について理解しておらず、自分の研究で必要となる統計的手法を身につけるための知識を修得していない。 |
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履修上の注意事項 /Remarks |
本講義は、学部の3年次配当科目の数理統計学との合併授業ですが、講義では、本学の大学院生が、修士論文でを作成で使用する可能性のある各種統計的手法を、専門書で勉強する際に、その付録に書かれてある数理統計学的な内容を説明します。 manabaを使って、授業についての追加、変更の連絡をします。。受講生は必ずmanabaの連絡を確認してください。 |
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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 |
○大学院授業/Graduate school class | ||
遠隔授業 /Online class |
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