社会学部Faculty of Social Sciences
PRI100EA（情報学基礎 / Principles of informatics 100）統計学ⅠStatistics I
橋本 政樹
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 社会学部Faculty of Social Sciences |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2024 |
| 授業コードClass code | L0080 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 春学期授業/Spring |
| 曜日・時限Day/Period | 木3/Thu.3 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 多摩 |
| 教室名称Classroom name | 社３０１ |
| 配当年次Grade | 1～4 |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| 入学年度Admission year | |
| カテゴリーCategory | |
| カテゴリー（2022年度以降入学者）Category (2022～) | 講義・実習科目 |
| カテゴリー（2018～2021年度入学者）Category (2018～2021) | 講義・実習科目 |
| カテゴリー（2017年度以前入学者）Category (～2017) | 講義・実習科目 |
| コース・プログラム名Course/Program name |
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Outline (in English)
Statistics basically consists of descriptive statistics, whose main content is how to summarize data and information, and inferential statistics, which are based on probability theory. In today's age of advanced IT and AI, a variety of data and information exists not only in statistics based on traditional public institutions and surveys, but also in financial and commodity markets and corporate organizations. Students will understand the viewpoints and ideas of statistics and learn basic analytical methods for the data scattered in society.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
統計学は，基本的にデータ・情報のまとめ方を主たる内容とする記述統計と確率論をベースとする推測統計によって構成されるが，IT化の進んだ現代において，伝統な公的機関や調査に基づく統計のみならず，金融・商品市場や企業組織にもさまざまなデータ・情報が存在している。こうした特徴や差異をもつ統計・データ・情報を対象に，統計的手法と統計的なものの見方・考え方の適用可能性について，学習する。
到達目標Goal
統計学に対する理解を深めるとともに，応用分析への基礎を涵養する． 統計学は社会情報学を学ぶ上での基礎となる科目である． この講義の目標は，統計学の基礎を理解すること，および， 統計学を学ぶのが楽しくなることである． したがって，統計学の基礎がわかり，統計学が楽しくなれば， 講義の履修目標を達成したことになる．
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
社会学部のディプロマポリシーのうち，DP1・DP2・DP4に関連。 DPについてはこちら https://www.hosei.ac.jp/shakai/info/article-20200325181407/
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
各講義において、学習テーマを明確にして、理論説明と実例を取り混ぜて、理解の深化を図る。また簡単な設問演習に取り組んでもらう.
各自電卓もしくは電卓アプリを用意する必要がある.
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回[対面/face to face]：ガイダンス
統計学の基本的な意義と，講義の進め方，および成績評価について説明する.
第2回[対面/face to face]：データの特徴（図表化・数値化）
データの特徴をみる二つのやり方を理解する。まず様々なグラフや表による特徴把握を学習する.
第3回[対面/face to face]：データの代表値
平均値等の代表値と，それぞれの特徴．および度数分布表から代表値を求める方法を学ぶ.
第4回[対面/face to face]：データの散布度
標準偏差等の散らばりの概念を学び、偏差値やリスクなど様々な尺度に用いられていることを理解する.
第5回[対面/face to face]：中間課題
各自選んだテーマで、データの特徴を、描画・計算し、発表する.
第6回[対面/face to face]：相関分析
２変数のデータの相関関係について、判断方法を学ぶ.
第7回[対面/face to face]：回帰分析1
原因と結果という因果関係について、簡単な例を学習し、２変数の単回帰分析を学ぶ.
第8回[対面/face to face]：回帰分析2
3つ以上変数を扱う重回帰分や、多項式回帰などの回帰分析の意義を学ぶ.
第9回[対面/face to face]：全数調査と標本調査
調査の対象による２通りの方法について学ぶ．
第10回[対面/face to face]：正規分布
正規曲線と正規分布の概念を導入する.
第11回[対面/face to face]：確率変数
確率変数と確率密度関数について学ぶ.
第12回[対面/face to face]：標準正規分布
標準正規分布における確率について学ぶ．
第13期[対面/face to face]：期末小テスト
これまで学んできた内容に関する課題・計算演習を小テストの形で実施する．
第14期[対面/face to face]：総括
これまでの講義に関してのまとめと課題を提出する.
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
本授業の準備学習・復習時間は各1時間を標準とします.
テキスト（教科書）Textbooks
「完全独習 統計学入門」
小島 寛之, ダイヤモンド社; 第1版 (2006)
参考書References
「確率統計序論」 土井誠 他 著, 東海大学出版
「はじめての統計15講」小寺平治 著，講談社
「はじめての統計学」鳥居泰彦 著，日本経済新聞社
「初等統計学（原著第４版）」Ｐ．Ｇ．ホーエル（著） 培風館
成績評価の方法と基準Grading criteria
統計学１の到達目標を達成するためには，授業中に実際のデータに接したうえで各自手計算を実施し、統計リテラシーを向上させることが重要となる．したがって成績評価は，課題提出や発表、さらには期末の小テストを重要視する．
・授業内における課題(40%)
・授業中の発表（10％）
・授業中に実施する期末小テスト(50%)
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
はじめて統計理論に接する者がほとんどであるため、何度も反復した授業を心がける。
また休み時間、授業後の質問や問い合わせを受け付けるように努め、
さらにメールによる応答にも対処するつもりである。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
電卓または電卓アプリ