デザイン工学部Faculty of Enginneering and Design

大量のデータを比較的容易に収集・蓄積できるようになった現代においては，膨大なデータの中から有益な情報をいかに抽出するかが重要になる．各種データを統計的に処理する際に必要となる概念や手法の基礎について演習を通して学ぶ．

・表計算ソフト（Microsoft Excel）の基本的な操作ができる．
・データを整理し分布をグラフで表現することができる．
・平均・分散などの代表値を用いて分布の特徴を把握することができる．
・2次元データをまとめ，2変数間の関係を調べることができる．
・確率や統計的推測（集団の一部分から得られたデータに基づいて集団全体の特徴を推測する方法）の基礎知識を習得している．

デザイン工学部システムデザイン学科ディプロマポリシーのうち、「DP2」に関連

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1次元および2次元データのまとめ方，統計的推測について演習を行いながら学ぶ．
動画により予習を行い，講義の時間に演習もしくは小テストによって理解度を確認・定着するということを繰り返す形式で授業を進める．
演習には Microsoft Excel を多用し，課題の回収や小テストの実施には授業支援システムを用いる．

なし / No

なし / No

※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。

1：ガイダンス

授業の目的・進め方についての説明と授業で扱う内容の概説を行う．

2：Excelの基礎

Excelの基礎（基本操作・相対参照/絶対参照・Excel関数）について学ぶ．

3：データの記述・グラフによる分布の把握（基本）

データの種類とデータのまとめ方の基本的な方針について理解した後，度数分布表・ヒストグラム・その他のグラフについて，Excelによる作成方法を含めて基本を学ぶ．

4：データの記述・グラフによる分布の把握（応用）

データの記述・グラフによる分布の把握を応用して演習を行う．

5：数値による分布の把握（基本）

分布の中心的位置を表す数値（平均値・中央値・最頻値）と広がりを表す数値（分散・標準偏差・四分位数）について，その意味と活用方法について学ぶ．また，標準化について基本を学ぶ．

6：数値による分布の把握（応用）

数値による分布の把握を応用して演習を行う．

7：前半の内容に関する演習

前半の内容に対し、自分で収集したデータを統計的に処理する演習を行う．

8：2次元データの記述（質的変数）

分割表・連関係数・カイ2乗値について理解し，2変数（質的変数）間の関係を把握する方法を学ぶ．また，カイ2乗検定（独立性の検定）について学ぶ．

9：2次元データの記述（量的変数）

散布図・相関係数について理解し，2変数（量的変数）間の関係を把握する方法を学ぶ．また，回帰直線について学ぶ．

10：2次元データの記述（演習）

2次元データの記述に関する演習を行う．

11：確率・確率変数

統計的推測を学習するための準備として，確率と確率変数の基本事項（確率分布・期待値・分散）や正規分布について学ぶ．

12：統計的推測（母平均・母比率の推定）

標本抽出・標本分布・中心極限定理を理解し，統計的推測（点推定・区間推定・仮説検定）の基礎について学ぶ．統計的推測では，おもに母平均の母推定と比率の推定を扱う．

13：統計的推測（母平均の差の推定）

母平均の差の推定について学ぶ．

14：後半の内容に関する演習

後半の授業内容の復習を行い、自分で収集したデータに関する分析を行う．

オンデマンド動画により事前の予習をしてから講義に参加する．講義では、予習の内容を定着させる演習を行う．その日の内容を復習して，演習を完成させる．
　
本授業の準備学習・復習時間は，各2時間を標準とする．

指定しない．授業支援システム上にて講義資料を配布する．

適宜紹介する．

講義中の小テスト50% 2回の演習課題50%，により評価する．
4回以上欠席した場合は評価の対象外（E判定）とする．

・授業時間を有効活用するため，基礎的内容については授業前に理解・確認しておくよう事前にオンデマンド動画で予習をすることとする．
・学習効果を高めるため，課題を提示する際には，その目的や要点を明示するようにしたい．

・edu2020貸与ノートパソコン：演習等に利用する．毎回持参すること．
・授業支援システム：お知らせの配信，資料・スライドの配布，課題の提示・回収，授業内小テスト等に利用する．

法政大学のメールアドレスにメールを送ることがあるので，メールの確認を怠らないこと．

メールで対応する。
miki.takata.43@hosei.ac.jp