法学部Faculty of Law
PRI200FA（情報学基礎 / Principles of informatics 200）基礎統計学ⅠBasic Statistics I
猪狩 良介
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 法学部Faculty of Law |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2023 |
| 授業コードClass code | A4307 |
| 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3/Tue.3 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | 市外濠‐S307 |
| 配当年次Grade | 2～4 |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | 政治学科のみ履修可 ※経営学部との合併科目 |
| 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 | |
| カテゴリー（法律学科）Category (法律学科) | |
| カテゴリー（政治学科（2021年度以降入学者））Category (政治学科（2021年度以降入学者）) | 選択科目（他学科との共通科目除く） |
| カテゴリー（政治学科（2020年度以前入学者））Category (政治学科（2020年度以前入学者）) | 選択科目（政治学科科目のみ） |
| カテゴリー（国際政治学科（2021年度以降入学者））Category (国際政治学科（2021年度以降入学者）) | |
| カテゴリー（国際政治学科（2020年度以前入学者））Category (国際政治学科（2020年度以前入学者）) |
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Outline (in English)
[Course outline]
Statistics has attracted attention not only in the academic field but also in the field of business. In the management field, to make decisions such as marketing strategy or investment behavior appropriately, it is necessary to objectively decide based on data. Statistics is used there. In this course, we will learn about the basic theory of statistics. Specifically, we will learn about data description, probability, random variables and major probability distributions.
[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確率と確率変数、代表的な確率分布について学びます。
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。
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。
第1回[オンライン/online]：ガイダンス：統計学の概要
本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。
第2回[対面/face to face]：データの記述(1)図表の作成／ 中心を表す標本特性値
データの特徴を把握するための、度数分布表とヒストグラムを学びます。 また、データの特徴(中心)を見るための、平均・中央値・最頻値を学びます。
第3回[対面/face to face]：データの記述(2) ばらつきを表す標本特性値／標準化
データの特徴(ばらつき)を見るための、分散と標準偏差を学びます。 また、標準化を学びます。
第4回[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。
第5回[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、相関と因果関係の違いなどの注意点を学びます。
第6回[対面/face to face]：確率(1)確率の基礎概念／様々な確率
標本空間と確率の定義や、基本的な確率の計算方法を学びます。 また、先験的確率・経験的確率・主観的確率について学びます。
第7回[対面/face to face]：確率(2)和・積事象の確率／ベイズの定理
和事象および積事象の確率を学びます。また、ベイズの定理を学びます。
第8回[対面/face to face]：確率変数と確率分布(1)単一の確率変数
確率変数と確率分布の定義や、単一の確率変数についての期待値と分散を学びます。
第9回[対面/face to face]：確率変数と確率分布(2)複数の確率変数
複数の確率変数の期待値や分散について学びます。
第10回[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であるベルヌーイ分布と2項分布を学びます。
第11回[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である正規分布を学びます。
第12回[対面/face to face]：主要な確率分布(3)確率変数の和と平均の分布
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。
第13回[対面/face to face]：まとめ(1)
春学期に学習した内容を復習し、まとめを行います。
第14回[対面/face to face]：まとめ(2)
発展トピックスについて紹介します。
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。
・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
メインテキスト：藪友良(2012)『入門 実践する統計学』東洋経済新報社.
サブテキスト：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
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
・経営学分野における統計学の話題を多く取り入れます。
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
統計学入門
基礎統計学Ⅱ
経営のための統計学Ⅰ/Ⅱ