経済学部Faculty of Economics
ECN100CA(経済学 / Economics 100)統計学Statistics
菅 幹雄、阿部 俊弘Mikio SUGA, Toshihiro ABE
授業コードなどClass code etc
学部・研究科Faculty/Graduate school | 経済学部Faculty of Economics |
添付ファイル名Attached documents | |
年度Year | 2024 |
授業コードClass code | K6002 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 年間授業/Yearly |
曜日・時限Day/Period | 水2/Wwed.2 |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 多摩 |
教室名称Classroom name | 102 |
配当年次Grade | 1 |
単位数Credit(s) | 4 |
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 | |
カテゴリー(2015年度以前入学生) | 専門教育科目 |
カテゴリー(2016年度以降入学生) | |
カテゴリーCategory |
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Outline (in English)
【Course Outline】
This course covers the fundamental principles of statistics with a focus on both theory and applications. Topics include data analysis, fundamental probability, and statistical inference.
(Spring semester) Lectures will be given on economic statistics and descriptive statistics.
(Fall semester) The course will extend the content of descriptive statistics in the spring semester and give the basic concepts of statistics.
【Learning Objectives】
Upon completion of the course, students are able to:
Understand basic statistical concepts and methods for analyzing data.
Apply statistical techniques to address real-world problems and support decision-making.
Acquire skills in data visualization and interpretation.
Grasp the fundamental principles of statistical inference and modeling.
【Learning Activities Outside of Classroom】
Textbook preparation --- 1 hour
Practical training including Excel --- 2 hours
Review of lectures --- 1 hour
【Grading Criteria/Policy】
Assessment will be based on :
Spring semester: 100% of every worksheet (exam)
Fall semester: Every test (70%) and final report (30%)
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
【授業の概要】
春学期:経済統計、記述統計について講義を行う。
秋学期:春学期で学んだ記述統計の内容を発展させ、統計学の基本的な考え方について解説していく。
【授業の目的・意義】
・統計学の基本概念を理解し、データのパターンや変動を分析するための手法を身につける。
・統計的手法を使用して現実の問題に対処し、統計学を活用するスキルを身につける。
・データの収集、整理、可視化、および解釈のための基本的な技術を習得する。
・統計的推論やモデリングの基本原則を理解する。
到達目標Goal
春学期:経済・社会に関する統計制度を理解した上で、記述統計の基本的なテクニークをマスターすること。
秋学期:確率論と統計学の基礎知識を身につけ、統計データを用いた分析ができるようになること。
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、経済学科は「DP6」「DP7」「DP8」に関連。国際経済学科・現代ビジネス学科は「DP6」「DP7」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. )
春学期:パワーポイントを用いた講義形式である。講義はテキストに沿って行う。第1~8回は授業は経済・社会に関する統計制度を学ぶ。第1回になぜ経済学部で統計学を学ぶのかを確認した上で、第2~4回は産業ベースの統計、第5~7回は世帯ベースの統計について学ぶが、それぞれセンサス、標本調査、加工統計・指数という構成になっている。そして第8回にはそれらを総合したマクロ統計である国民経済計算を学ぶ。第9~13回は度数分布とヒストグラム、平均、分散と標準偏差、相関係数、回帰分析など記述統計の基本的なテクニークを学ぶ。そして第14回に記述統計から推測統計(統計学B)への橋渡しを行う。理解を深めるために講義中にワークシート(試験)を授業支援システムを通じて配布し、学生はそれに解答する。ワークシート(試験)の提出期限後に正解がフィードバックされる。授業翌日以降に提出すると減点される。締切直前に提出しようとして提出できない学生がいるかもしれないが、提出期間は1週間あるので、締切後の提出は認められない。
秋学期:パワーポイントを用いた講義形式です。また、Microsoft WordとMicrosoft Excelを用いた課題を出します。我々が普段何気なく眺めているデータに対して、統計学の立場では、このデータに対してなんらかの法則(確率分布)に従うという仮定をします。このことを理解するために、まず、統計学Aで学習した記述統計に基づいて離散型確率分布について学習します。また、確率分布に従うとはどういうことかを理解するために、PCを用いて確率分布から乱数を発生させ、視覚的に理解をしていきます。特に、代表的な連続型確率分布として、正規分布を取り上げ、この分布が(大学で学ぶ)統計学では何故避けては通ることのできないものであるのかを説明します。また、正規分布に関連したカイ2乗分布やt分布についても背景にどのような事情があったのかを考えながら学習していきます。さらに、データに正規分布を仮定したときの区間推定や検定についても学んでいきます。秋学期も春学期同様、テスト提出〆切り後、正解を提示し、テスト結果について講評を行うことでフィードバックを行います。
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.)
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、経済統計(1)
経済学部でなぜ統計を学ぶのか、経済統計の流れ
2[対面/face to face]:経済統計(2)
経済センサス
3[対面/face to face]:経済統計(3)
経済構造実態調査
4[対面/face to face]:経済統計(4)
産業連関表
5[対面/face to face]:経済統計(5)
国勢調査
6[対面/face to face]:経済統計(6)
家計調査
7[対面/face to face]:経済統計(7)
消費者物価指数
8[対面/face to face]:経済統計(8)
国民経済計算
9[対面/face to face]:記述統計(1)
度数分布とヒストグラム、平均(1)
10[対面/face to face]:記述統計(2)
平均(2)
11[対面/face to face]:記述統計(3)
分散と標準偏差
12[対面/face to face]:記述統計(4)
相関係数
13[対面/face to face]:記述統計(5)
回帰分析
14[対面/face to face]:記述統計(6)
記述統計から推測統計へ
15[対面/face to face]:統計学とその意義
身近な統計データと統計の考え方
16[対面/face to face]:標本空間と確率
確率の定義と考え方
17[対面/face to face]:条件付確率と独立性
ベイズの定理と乱数を用いた例
18[対面/face to face]:確率分布とその特性値
期待値と分散
19[対面/face to face]:離散型確率分布
ベルヌーイ分布・二項分布・ポアソン分布
20[対面/face to face]:離散データと連続データ
乱数発生・データ要約
21[対面/face to face]:連続型確率分布の必要性
離散データによる連続データの理解
22[対面/face to face]:連続型確率分布入門
一様分布と正規分布
23[対面/face to face]:中心極限定理
ド・モアブル=ラプラスの定理
24[対面/face to face]:正規分布に関連した連続型確率分布
カイ2乗分布とt分布
25[対面/face to face]:正規母集団における区間推定
母平均・母分散の区間推定
26[対面/face to face]:二項母集団における母比率の区間推定
母比率の区間推定
27[対面/face to face]:正規母集団における母平均の検定
母平均・母分散の検定
28[対面/face to face]:二項母集団における母比率の検定
母比率の検定
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.)
テキストの予習・・・・・・1時間
Excelを含む実習・・・2時間
授業の復習・・・・・・・・1時間
テキスト(教科書)Textbooks
春学期:教科書を使用しない。授業で用いたPowerpointのファイルをpdf形式で授業支援システムを通じて配布する。
秋学期:宮田庸一(2012)『統計学がよくわかる本』、アイケイコーポレーション
参考書References
春学期:清水雅彦・菅幹雄『経済統計』培風館(1~8回)3850円
福井幸男『統計学の力 ベースボールからベンチャービジネスまで』共立出版(9回目以降)2640円
秋学期:篠崎 信雄, 竹内 秀一(2009)『統計解析入門 (MSライブラリ)』サイエンス社
田中勝人(2010)『基礎コース統計学 第2版』新世社
成績評価の方法と基準Grading criteria
春学期:毎回のワークシート(試験)100%
秋学期:毎回のテスト(70%)と期末レポート(30%)
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
春学期:ワークシート(試験)の正解はなるべく早く授業支援システムにアップする。。
秋学期:数学的に難解にならないよう説明します。また、必要に応じてMicrosoft ExcelやMicrosoft Wordを用いることで、実践的な授業になるよう努めます。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
春学期:パソコン(必須ではないが、授業においてExcelを用いた計算方法を紹介する)
秋学期:(Microsoft WordとMicrosoft Excelがインストールされた)パソコンが必要です。学習支援システムを利用します。