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
高橋 慎Makoto TAKAHASHI
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 | A4023 |
| 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)
Recently, 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.
Primary goals of this class are: to understand the basic concepts of statistics and be able to explain them to others; to be able to organize and summarize data; and to be able to discuss trends in data from summary statistics and graphs.
You are expected to review the textbook and materials after class to check your understanding of basic concepts. You will be required to solve practice questions as assignments. The standard preparation and review time for this class is 2 hours each.
Grades will be based on 40% on assignments and 60% on final exam.
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を集めています。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。
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. ）
・スライドを利用した講義形式で授業を進めます。
・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。
・練習問題の提出期限後の授業で、解答と解説を行います。
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.)
あり / Yes
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。また、データと母集団などの統計学の基本的概念を学びます。
2[対面/face to face]：データの記述1：図表の作成
データをわかりやすく図表にまとめる方法として、度数分布表とヒストグラムの作り方を学びます。
3[対面/face to face]：データの記述2：中心を表す標本特性値
データの中心を表す3つの特性値（平均、中央値、最頻値）の定義と特徴および利用方法を学びます。
4[対面/face to face]：データの記述3：ばらつきを表す標本特性値
データのばらつきをの程度を表す分散と標準偏差を学びます。
5[対面/face to face]：データの記述4：範囲と割合の関係
データの範囲と分布の割合について、経験的な関係とその応用例を学びます。
6[対面/face to face]：相関1：散布図/共分散
散布図を利用して2つの変数の大まかな相互関係を把握する方法を学びます。また、2つの変数間の相関関係を表す共分散を学びます。
7[対面/face to face]：相関2：相関係数/相関係数の注意点
2つの変数間の相関関係を表す相関係数を学びます。また、相関と因果関係の違いなど、相関係数の見方や解釈について注意すべき点を学びます。
8[対面/face to face]：確率変数と確率分布
確率変数と確率分布の定義、期待値や分散などの基本概念を学びます。
9[対面/face to face]：主要な確率分布1：離散確率分布
代表的な離散確率分布として、ベルヌーイ分布と二項分布を学びます。
10[対面/face to face]：主要な確率分布2：連続確率分布
代表的な連続確率分布として、正規分布を学びます。
11[対面/face to face]：母数の推定1：基本概念
データから母集団の特性値（母数）を推測すること（推定）の考え方、推定量と推定値などの基本概念を学びます。
12[対面/face to face]：母数の推定2：点推定
母集団の平均（母平均）の推定量の統計的性質を学びます。
13[対面/face to face]：母数の推定3：区間推定
母平均が存在すると思われる区間の推定（区間推定）を学びます。
14[対面/face to face]：まとめ
授業で扱った内容を復習し、発展的なトピックを紹介します。
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。
・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
Diez・Cetinkaya-Rundel・Barr著、国友・小暮・吉田訳 （２０２１) 『データ分析のための統計学入門」("OpenIntro Statistics, 4th Edition"）』 日本統計協会、ISBN 978-4-8223-4105-3
PDF版は以下のリンクからダウンロードできます。
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
・その他の参考書は授業中に適宜紹介します。
成績評価の方法と基準Grading criteria
・練習問題：40％
・期末課題：60%
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
より発展的な内容も参考文献とともに紹介します。
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（あるいはGoogleスプレッドシート）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
・「授業の進め方と方法」および「授業形態」は、状況によって変更することがあります。
・「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