国際文化学部Faculty of Intercultural Communication
PRI200GA（情報学基礎 / Principles of informatics 200）統計処理法Method of Statistical Transaction
吉田 一星Issei YOSHIDA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 国際文化学部Faculty of Intercultural Communication |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | C0210 |
| 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 | 火5/Tue.5 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 / Ichigaya |
| 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 | |
| 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 | |
| 旧科目との重複履修Duplicate Subjects Taken Under Previous Class Title | |
| 人数制限・選抜・抽選Capacity/Selection/Rondom | |
| 毎年・隔年Frequency | 毎年開講 |
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Outline (in English)
[Course Outline]
In our daily life, we find a large amount of data available through the internet and social media. It is often difficult to extract only necessary information from the various kind of massive data and interpret the information. Statistics is a methodology for quantifying and objectively analyzing data.
[Learning Objectives]
Students should be able to do the followings at the end of this course:
- Understand basic knowledge of combinatorics and probability, and apply it to concrete calculation
- Master basics of data visualization
- Understand basic statistics
- Understand some ways of interpret results of data analytics
- Understand the notion of probability distribution and its application to real world problems
[Learning activities outside of classroom]
Students will be expected to have completed homework after each class meeting. A typical time for the homework and to understand the course content after a class meeting is four hours.
[Grading Criteria/Policies]
Final grade will be calculated according to the following process: Mid-term examination (30%) and Term-end examination (70%).
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
みなさんは、新聞、テレビ、インターネットなどを通してデータに日々接しています。これらの、大量で多様なデータの中から、必要なものを情報として抽出し、適切な解釈を与えることはけっして容易なことではありません。統計学はデータを数値化し、客観的に分析・評価することで、本質を捉えようとするための方法論です。この科目ではそのような統計学の基本的な考え方について学んでいきます。具体的には、統計を学ぶために最低限必要な確率の知識、データを数値化する方法、数値を可視化する方法、数値を最終的に評価・解釈する方法等を習得していきます。
到達目標Goal
・確率の計算方法を理解し、具体的な計算を実施できる
・データの可視化（グラフ化）の方法を身につける
・基本統計量（平均、分散、相関等）の算出方法を理解する
・データを解釈する方法を身につける
・確率分布の概念と、その実世界への応用の方法を理解する
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?
国際文化学部のディプロマポリシーのうち、「DP2」「DP3」「DP4」に関連。
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. ）
授業では、統計学の基本的な考え方を学んでいきます。統計を直感でなくデータに基づいて議論するための、最低限必要な確率の定義やその使い方を丁寧に解説します。その確率の言葉を使って、観測したい現象を数値データとして表現し分析するための統計的な道具を、多くの具体例に適用します。
数学に興味がある人はもちろん、そうではない人でも、統計的な考え方が楽しめるようにしたいと思いますので、履修される方には授業への積極的な参加を期待します。
授業は講義と演習から成ります。学んだ内容を具体的な問題に適用して解く計算の時間が、ほぼ毎回あります。授業の終わりには、その回の授業内容の理解を確認するための宿題を出します。次の回の始めの時間で、その宿題の解説を行い、理解度を確認します。
また、小テスト・期末試験（「成績評価の方法と基準」を参照）の採点について、単なる答え合わせでない内容の解説を行うために、小テストに関しては授業中に詳しい解説の時間を確保します。期末試験に関しては、学習支援システム上に解説資料を掲載します。
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。
第1回[対面/face to face]：ガイダンスと確率の基礎１
授業の進め方についての説明・組合せ論的確率の意味
第2回[対面/face to face]：確率の基礎２
場合の数
第3回[対面/face to face]：確率の基礎３
場合の数の応用
第4回[対面/face to face]：確率１
確率の定義と例
第5回[対面/face to face]：確率２
確率の計算
第6回[対面/face to face]：統計の基礎１
数値データの表現方法
第7回[対面/face to face]：統計の基礎２
データの代表値とその性質
第8回[対面/face to face]：統計の基礎３
分散と標準偏差
第9回[対面/face to face]：２次元データの分析１
散布図と相関係数
第10回[対面/face to face]：２次元データの分析２
回帰分析
第11回[対面/face to face]：確率分布１
確率変数と期待値
第12回[対面/face to face]：確率分布２
二項分布
第13回[対面/face to face]：確率分布３
正規分布
第14回[対面/face to face]：期末試験・まとめ
期末試験と全体のまとめ
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2時間を標準とします。毎回の授業の終わりに、その回の授業内容の理解を確認するための宿題を出します。宿題は成績評価には使用しませんが、1回の分量を少なめにしますので次の授業までに必ず自分で解いてきて下さい。
テキスト（教科書）Textbooks
教科書を使用しません。講師が作成した資料を使って授業を行います。
参考書References
以下の参考書をお勧めします。
"経営・商学のための統計学入門 直感的な例題で学ぶ", 竹内広宜著, 講談社, 2021.
この他に参考となる資料は、授業の中で紹介します。
成績評価の方法と基準Grading criteria
授業中に行う小テストと期末試験の結果を元に総合的に評価します。配点の目安としては、小テスト30%、期末試験70%となります。この成績評価の方法をもとに、本授業の到達目標の60%以上を達成した者を合格とします。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
その授業で学んだ内容に関連する現実世界のトピックを紹介する「コラム」が好評でしたので、到達目標のための学習時間を確保しながらできるだけコラムを継続したいと思います。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
講義時間で演習を行います。演習では計算を行いますので電卓などを持参するようにしてください。