社会学部Faculty of Social Sciences
PRI100EA(情報学基礎 / Principles of informatics 100)統計学ⅡStatistics II
髙梨 泰彦
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 | 2023 |
授業コードClass code | L0081 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
曜日・時限Day/Period | 金3/Fri.3 |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 多摩 |
教室名称Classroom name | 社202 |
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)
This lecture is a continuation of Statistics I, and we learn "inferential statistics" which correctly infers the state of a population from a sample extracted from the population. The purpose is to acquire the ability to correctly identify statistical analysis.
The purpose of this lecture is learning inference statistics. Every students must prepare and review completely. Grading will be determined by 3 times examinations.
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
この科目は統計学Ⅰに引き続き,母集団から抽出されたサンプルを使って,母集団の様子を正しく推し測る「推測統計学」を学ぶことによって,世の中に氾濫する統計学的データを正しく見極め,分析することができる能力の習得を目指す.
到達目標Goal
推測統計学のなかで最も基本と言える「正規分布」および社会科学では良く使われる「t-分布」を中心に,その他いくつかの分布について”標本から母集団の分布の様子を推定する”あるいは”仮説を立ててその仮説を検定する”ことができるようになることを目標とする.
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?
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. )
実際に与えられた条件や数式から,推測統計に関する「統計数値」を手計算によって導出することで,統計数値の「意味」と「導出方法」を理解し,身に着けることを目指す.実際の授業では,パワーポイントや黒板,ホワイトボードを使って各テーマの例題を解説し,その後授業内で多くの問題を実際に解く.問題は各自が必ずノートに手解きで解答することが求められる.問題の解答も授業内で詳しく解説する.受講生は模範解答をすべて書き写すとともに,自分の間違えているところを確認し,その後の復習に役立ててほしい.
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[対面/face to face]:ガイダンスおよび統計学Ⅰの復習
統計Ⅰで学んだ内容の確認と,講義の進め方および成績評価について説明する.
2[対面/face to face]:母集団と標本
統計調査の基本となる母集団からの標本抽出とその方法,点推定の説明と共に不偏推定量と不偏推定値に関して学ぶ
3[対面/face to face]:母平均の区間推定(1)
区間推定の意味・信頼度と,正規分布である母集団の標本から母平均の推定方法を学ぶ.
4[対面/face to face]:母平均の区間推定(2)
十分大きな標本から母平均の推定を学ぶ.
5[対面/face to face]:母平均の区間推定(3)
t-分布を用いて標本から母平均を推定することを学ぶ.
6[対面/face to face]:中間のまとめ
ここまで学んだ内容を復習するとともに,統計分布の意味について考察する.
7[対面/face to face]:仮説と検定(1)
仮説・検定の基礎概念を学ぶ.
8[対面/face to face]:仮説と検定(2)
正規分布を利用した検定方法を学ぶ.
9[対面/face to face]:仮説と検定(3)
t-分布を利用した検定方法を学ぶ
10[対面/face to face]:仮説と検定(4)
割合や適合率に関する検定方法を学ぶ.
11[対面/face to face]:仮説と検定(5)
mn分割票に関する検定方法を学ぶ.
12[対面/face to face]:課題演習
これまで学んできた内容に関する,主として計算演習を実施する.
13[対面/face to face]:課題の作成と提出
これまでの講義内容に関して全体を振り返り,重要ポイントに関して再確認する.その上で課題に取り組み,授業内で作成し提出する.
14[対面/face to face]:総括
これまでの講義に関しての総括および前回の課題返却と解説を実施する.
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.)
統計学は一つ一つの積み重ねの学問である.そのため受講生は授業前には教科書とノートで前回までの復習と予習を十分に行うことが必要になる.予習復習は通常合わせて1回の授業につき4時間程度を標準と考えるが,課題作成やテストの準備に掛ける時間はさらに多くの時間が必要であろう.毎週この予習復習をしっかりしておくことが重要である.しっかりと自主学習をしなければ,課題や試験で得点をすることは難しいだろう.
テキスト(教科書)Textbooks
「看護学系の 統計入門」 水野恭之 著, 培風館
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
成績評価の方法と基準Grading criteria
統計学Ⅱの中心的課題は,点推定,正規分布とt-分布を用いた区間推定の方法,仮説検定の意味と理解,各種検定方法の実践的運用である.こうした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,授業内で実施する手計算による筆記テストや課題提出を重要視する.
・授業中に実施する筆記テスト(50%)
・授業内における課題(50%)
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
統計学Ⅱで「”自分が分かっていない”ということが分かった」という意見が出るようになる。「どこがどう理解できていないのか」が明確になるように講義を進める.
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
平方根(√)の計算が可能な関数機能の無い電卓.
その他の重要事項Others
統計学Ⅰの続きの内容になるため,「統計学Ⅰの単位取得」を前提とする.社会学における統計学の活用には「推測統計学」が重要なため,是非,統計学Ⅰの履修の後,統計学Ⅱまでの履修を薦める.