経営学部Faculty of Business Administration
PRI200FA（情報学基礎 / Principles of informatics 200）基礎統計学ⅠBasic Statistics I
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 | 2024 |
| 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 | |
| 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200番台 |
| カテゴリー（2018年度以前）Category (～2018) | 専門基礎科目B群 |
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Outline (in English)
Collecting/summarizing data and capturing the structure behind the data are important skills irrespective of fields. A collection of methods for summarizing the data so that we can see its features easily is called “descriptive statistics.” On the other hand, a collection of methods for inferring the data-generating structure is called “inferential statistics” or “statistical inference.” In this course, we learn basic elements of the “descriptive statistics” and “inferential statistics” based on “probability theory.”
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Learning activities outside of classroom:
- Review the text and materials after class to check your understanding of the basic concepts.
- Solve the practice problems in the text as homework.
- The standard preparation and review time for this class is 2 hours each.
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Grading Criteria:
- 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
データを収集・整理し、データの背後にある構造を捉えることは、分野を問わず重要なスキルです。収集されたデータをまとめて、見やすく整理する方法は「記述統計」と呼ばれます。一方、データを生み出した背後の構造を推論することは「推測統計」あるいは「統計的推測」と呼ばれます。この授業では、「記述統計」と、「確率論」に基づく「推測統計」の基礎的事項を学びます。
到達目標Goal
・今後、個々の専門とする分野において、データ整理が行えるようになる。
・データの分析・実験をした際に、目的に応じた適切な手法を選択し、かつ、統計的に正しく解釈することができるようになる。
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. ）
・資料に沿って講義形式で進めます。
・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。
・授業内で練習問題の解説を行います。
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.)
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]：イントロダクション/記述統計1
まず、講義計画、統計学、講義目標について説明します。次に、記述統計の概要と目的、データの種類、データの縮約について学びます。また、数学の復習を行います。
2[対面/face to face]：記述統計2
位置・ちらばり・分布形状を表す代表値について学びます。
3[対面/face to face]：記述統計3
経済・経営の指標、2つの関係性を示す代表値について学びます。
4[対面/face to face]：確率の基礎1
確率への準備、事象と標本空間、確率の定義、同時確率と加法定理について学びます。
5[対面/face to face]：確率の基礎2
条件付き確率、ベイズの定理について学びます。
6[対面/face to face]：これまでの復習
記述統計と確率について復習します。
7[対面/face to face]：離散確率変数1
確率変数、確率変数の代表値、期待値の計算方法、複数の離散確率変数の導入と定義について学びます。
8[対面/face to face]：離散確率変数2
共分散と相関係数、代表的な離散確率分布について学びます。
9[対面/face to face]：数学の復習
微分・積分、対数関数と指数関数、偏微分について説明します。
10[対面/face to face]：連続確率変数1
連続確率変数、連続確率変数の代表値、複数の連続確率変数、複数の連続確率変数の代表値について学びます。
11[対面/face to face]：連続確率変数2
複数の確率変数、金融工学への応用（ポートフォリオ分析）、正規分布について学びます。
12[対面/face to face]：連続確率変数3
正規分布、標準正規分布表について学びます。
13[対面/face to face]：連続確率変数4
指数分布、カイ2乗分布、t分布、t分布表とその応用について学びます。
14[対面/face to face]：まとめ
期末試験の諸注意、練習問題の解答解説を行います。
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
・大屋幸輔『コア・テキスト 統計学 第3版』新世社
・大屋幸輔・各務和彦『基本演習 統計学』新世社
参考書References
授業中に適宜紹介します。
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
特になし
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
練習問題を解くには電卓（または電卓機能があるスマートフォン、タブレット、パソコンなど）が必要です。
その他の重要事項Others
・数学をよく用います。※最低限必要となる数学（偏微分・積分など）に関しては講義内で取り上げます。
・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