- 学部・研究科
Faculty/Graduate School - 経
- 時間割コード
Course Code - 30598
- 科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle - 統計学２
- 授業形態/単位
Term/Credits - クラス
Class -
- 秋/2
- 2
- 担任者名
Instructor - 良永 康平
- 曜限
Day/Period - 金2
- 授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives -
授業種別 / Teaching Types
講義（対面型）
言語 / Language
日本語(Japanese)
授業概要 / Course Description
現実の社会や経済、経営、心理等を理解・把握する上で、統計データや統計的分析は重要な認識手段である。昨今の情報化社会・ＩＴ革命の進展とともに、総務省統計局をはじめとする様々な統計サイトからは自由に統計データを閲覧したり、ダウンロードしたりできるようになり、誰でもその気にさえなれば、自分のパソコンでそのデータを加工・分析することも容易となっている。また公務員、研究者、調査員（市場・顧客）といった従来型の職業だけではなく、ライフプランナー、ファイナンシャルプランナー、アナリストといった統計的知識をいっそう必要とする新たな職業も登場してきている。このように大学のなかだけではなく、情報化社会を生き抜いてゆく上でも、しっかりとした統計的視座を確立しておくことが望ましい状況となっており、この講義では統計学の基礎知識を身につける。秋学期は特に数理統計学的な統計的推定・検定を中心に講義する。
学位授与方針との関係 / Related Diploma Policy
（経済学部）
2.思考力・判断力・表現力等の能力
①経済学に関する幅広い知識を活かして溢れる情報の中から真に必要な情報を取得する能力、グローバルな視野を持って時代を切り拓くための国際性を身に付けている。
3.主体的な態度
自身の役割に責任を持ち、他者と協働しながら経済学を体系的に修得している。そして、経済が直面する課題を自ら発見し、その解決に向けて主体的に取り組み、社会に積極的に貢献しようと努力できる。
到達目標 / Course Objectives
①知識・技能の観点
確率論を学んだ後、推定・検定の基礎を身につける。
②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
現実の諸問題に統計を応用できる能力を育成する。
授業手法 / Teaching Methods
・教員による資料等を用いた説明や課題等へのフィードバック
・学生による学習のふりかえり
- 授業計画
Course Content -
授業計画 / Course Content
第1回 春学期（記述統計）の復習、順列・組合せ
第2回 確率変数・期待値・分散、二項分布
第3回 二項分布と正規分布
第4回 標本法則（大数法則・中心極限定理）
第5回 統計的推定（1）点推定とその性質
第6回 統計的推定（2）区間推定 平均と比率
第7回 統計的推定（3）区間推定 ｔ分布
第8回 統計的検定（1）検定の考え方
第9回 統計的検定（2）平均・比率の検定
第10回 統計的検定（3）適合度・独立性のΧ２乗検定
第11回 標本誤差と必要標本数
第12回 統計調査法～統計的分析
第13回 回帰分析と統計的検定
第14回 総括、質問授業時間外学習 / Expected work outside of class
講義には必ずテキストの予定部分を読んでから臨むことが最低限必要である。さらに、講義後は、課題・練習問題に各自で取り組み、復習することも重要である。
- 成績評価の方法・基準・評価
Grading Policies /
Evaluation Criteria -
方法 / Grading Policies
定期試験（筆記試験）の成績と平常成績で総合評価する。
定期試験（９０％）、レポート（１０％）基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy
テキストの理解と、自分でそれを説明でき、課題に適切に解答することができるかどうかが基準となる。
①知識・技能の観点
確率論を習得し、推定・検定の基礎を身につけられたか否か。
②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
現実の諸問題に統計を応用できる基礎的能力を育成できたか否か。
- 教科書
Textbooks 金子治平・上藤一郎編 『よくわかる統計学 Ⅰ基礎編』 （ミネルヴァ書房）
教科書の読解が不可欠である。
-
参考書
References 御園謙吉・良永康平編 『よくわかる統計学Ⅱ経済統計編』 （ミネルヴァ書房）
東京大学教養学部統計学教室 『統計学入門』 （東京大学出版会）
参考書は必ずしも購入する必要はない。
- フィードバックの方法
Feedback Method 講義中に指示します。
- 担任者への問合せ方法
Instructor Contact メール yosinaga@kansai-u.ac.jp
必要ならばオフィスアワーに個研で対応する。
オフィスアワー：金曜3限
- 備考
Other Comments 履修相談等はまずは上記アドレスにメールして下さい。
統計学２を履修したい人は、その前に必ず統計学１を履修して下さい。統計学２は統計学１の知識を前提とします。統計学２だけを履修しても、難しくわからないために、講義には出席しない、単位も取得できなことになるのは必定です。