経営学部Faculty of Business Administration
PRI100FA（情報学基礎 / Principles of informatics 100）統計学入門Essentials of Statistics
猪狩 良介Ryosuke IGARI
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 経営学部Faculty of Business Administration |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | A4021 |
| 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 | 金1/Fri.1 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | 1～4 |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | ※ クラス指定があります。 |
| 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（2019年度以降）Category (2019～) | 専門入門科目100番台 |
| カテゴリー（2018年度以前）Category (～2018) |
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Outline (in English)
[Course outline]
Statistics has attracted attention from business as well as academia. Making good decisions in business, such as marketing and investment strategies, require objective evidence based on data, that is, Statistics. In this course, we learn basic theories of Statistics. Specifically, we will learn about data description, major probability distributions, and statistical estimation.
[Learning Objectives]
Students understand the basic concepts of statistics and can explain them to others.
Students can organize and summarize data.
Students can summarize data and discuss trends from data and graphs
[Learning activities outside of classroom]
After the class, students will review the text and materials to check thier understanding of the basic concepts.
Students are expected to solve the exercises in the textbook as homework.
The standard preparation and review time for this class is 2 hours each.
[Grading Criteria/Policy]
Final exam:100%.
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
近年、学術分野だけでなく、ビジネスの現場においても統計学が注目されています。経営分野において、マーケティング戦略の決定や投資行動などの意思決定を適切に行うには、データに基づいて客観的に決定する必要があります。そこで利用するのが、統計学です。この授業では、統計学の基本的な理論について学びます。具体的には、データの記述および代表的な確率分布、統計的推定について学びます。
到達目標Goal
・統計学の基本的な考え方を理解し、他の人に説明できる。
・データの整理・要約ができる。
・データの要約やグラフからデータの傾向について考察できる。
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?
ディプロマポリシーのうち、「DP1-4」に関連が特に強く、「DP4」、「DP5」に関連がかなりある
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. ）
・講義資料に沿って進めます。資料はHoppiiの「教材」より配布します。
・授業で学習した内容について、練習問題を解いて理解を深めます。
・授業後によく復習をする必要があります。
・当授業は対面で実施する予定です。
※授業の進め方はシラバス作成時点の予定ですので、今後変更になる可能性があります。
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。
1[オンライン/online]：ガイダンス：統計学とは
授業の概要と進め方について説明します。統計学とはどのようなものか、経営分野において統計学がどのように利用されているかについて学びます。
2[対面/face to face]：統計データの記述(1)ヒストグラム
データの特徴を浮き彫りにする方法を学びます。度数分布表とヒストグラムについて学びます。
3[対面/face to face]：統計データの記述(2)中心を表す指標
データの特徴(中心)を見るための、平均値や中央値などについて学びます。
4[対面/face to face]：統計データの記述(3)ばらつきを表す指標
データの散らばり具合を見積もる分散と標準偏差について学びます
5[対面/face to face]：統計データの記述(4)標準化と偏差値
標準化および偏差値について学びます。
6[対面/face to face]：相関(1)散布図／共分散
2変数の関係を散布図を描いて把握します。また、変数間の関係性を数値により把握する共分散を学びます。
7[対面/face to face]：相関(2)相関係数／相関係数の注意点
変数間の関係を表す相関係数を学びます。また、相関の注意点を学びます。
8[対面/face to face]：相関(3)相関と回帰
回帰分析について学びます。また、相関と回帰の違いについて学びます。
9[対面/face to face]：確率と確率分布(1)
確率の基礎概念と、確率変数について学びます。
10[対面/face to face]：確率と確率分布(2)
2項分布や正規分布などの代表的な確率分布を学びます。
11[対面/face to face]：確率と確率分布(3)
中心極限定理を用いた確率変数の和や平均の分布を学びます。
12[対面/face to face]：母数の推定(1)
母集団と標本、また推定と推定量の概念を学びます。母割合や母平均の点推定およびその統計的性質を学びます。
13[対面/face to face]：母数の推定(2)
母割合や母平均の区間推定を学びます。
14[対面/face to face]：まとめ
本授業で学習した内容を復習し、まとめを行います。
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.)
・授業後にテキストや資料を見直し、基本概念の理解度を確認します。
・テキストにある練習問題を宿題として解きます。
・本授業の準備学習・復習時間は、各2時間を標準とします。
テキスト（教科書）Textbooks
David M. Diez, Mine Cetinkaya-Rundel, Christopher D. Barr (著), 国友直人,小暮厚之,吉田靖(訳) (2021)「データ分析のための統計学入門」日本統計協会
以下より無料版PDFを入手可能です。
http://www.kunitomo-lab.sakura.ne.jp/2021-3-3Open(S).pdf
参考書References
・藪友良(2012)『入門実践する統計学』東洋経済新報社.
・日花弘子(2016)『できるビジネスパーソンのためのExcel統計解析入門』SBクリエイティブ
成績評価の方法と基準Grading criteria
・期末試験：100%
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
より実践的な内容を扱います。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
・授業内で行う演習や練習問題を解くには、統計計算ができる電卓またはエクセルを使える端末（スマートフォン、タブレット、パソコン等）が必要となります。
その他の重要事項Others
・実際の授業計画は、履修者の関心や授業の進捗状況に応じて変更することがあります。
関連科目
基礎統計学Ⅰ/Ⅱ
経営のための統計学Ⅰ/Ⅱ