- 学部・研究科
Faculty/Graduate School - 経済学研究科
- 時間割コード
Course Code - 91320
- 科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle - M数理統計学研究２ 講義
- 授業形態/単位
Term/Credits - クラス
Class -
- 秋/2
- 担任者名
Instructor - 松尾 精彦
- 曜限
Day/Period - 木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
M数理統計学研究１講義を受け、数理統計学について講義する。また、数理統計学に必要な、微分積分、線形代数をできるだけ講義する。
学位授与方針との関係 / Related Diploma Policy
（経済学研究科(M)）
1.知識・技能
経済学の研究者もしくは高度専門職業人として活躍するために必要とされる高度な知識・技能を修得し、それらを総合的に活用することができる。
2.思考力・判断力・表現力等の能力
国際的な視野を持ち、経済学における高い専門性を活かし、高度な「考動力」を発揮して社会に貢献することができる。
3.主体的な態度
② 現実に生じている国内外の諸課題に、経済学の知識を用いて主体的に取り組むことができる。
到達目標 / Course Objectives
本講義の到達目標は、統計的推測を理解し、実際の統計分析に応用することを目的とする。
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
・学生同士の意見交換（グループ・ペアワーク、ディスカッション、ディベート等含む）
- 授業計画
Course Content -
授業計画 / Course Content
第1回～第15回の授業でM数理統計学研究１では扱えなかった仮説検定について学ぶ。そして数理統計学を学ぶために必要な微分積分、線形代数について学ぶ。
授業時間外学習 / Expected work outside of class
シラバスで指定している教科書や参考書の範囲を読み、内容を把握するように予習すること。
- 成績評価の方法・基準・評価
Grading Policies /
Evaluation Criteria -
方法 / Grading Policies
定期試験を行わず、平常試験(小テスト・レポート等)で総合評価する。
平常試験(60％) 議論への参加度(40点)基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy
推定・検定といった統計的推論を数学的に理解できているかを評価する。
- 教科書
Textbooks
-
参考書
References 刈屋武昭／勝浦正樹 統計学 東洋経済新報社 ISBN978-4-492-81299
ジェフリー・S・ローゼンタール 運は数学にまかせなさい 早川書房 ISBN978-4-15-050369-7
適宜、指示する。
- フィードバックの方法
Feedback Method
- 担任者への問合せ方法
Instructor Contact
- 備考
Other Comments １、２を合わせて履修すること。