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科目の基本情報
| 開講年度 | 2024 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 人文学部法律経済学科 | |
| 受講対象学生 |
2023年度以前入学生対象 学部(学士課程) : 2年次, 3年次, 4年次 |
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| 選択・必修 | 選択 |
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| 授業科目名 | 統計学 | |
| とうけいがく | ||
| Statistics | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| 受講対象学生 |
2024年度以降入学生対象 学部(学士課程) : 2年次, 3年次, 4年次 |
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| 選択・必修 | 選択必修 |
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| 授業科目名 | 初級統計学 | |
| しょきゅうとうけいがく | ||
| Elementary Statistics | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| ナンバリングコード | ||
| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
前期 |
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| 開講時間 |
金曜日 5, 6時限 |
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| 授業形態 |
対面授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい
「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業 |
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| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 嶋恵一 | |
| Keiichi Shima | ||
| SDGsの目標 |
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| 連絡事項 | * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい |
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学修の目的と方法
| 授業の概要 | 初級レベルの統計学を講義します |
|---|---|
| 学修の目的 | 本講義では、偶然の出来事か、起こるべくして起こった出来事かを判断するうえで、主観と偏見を排除した、数理的な合理性を土台とする統計的推論を説明します。従いまして、受講終了後には、その区別を数理的に行えるようになることを目的とします。 |
| 学修の到達目標 | 確率的な誤差の概念を理解し、偶然の結果と必然のそれとの違いを判別する知識を得ることを目標にします |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 数学を用いた期末筆記試験のみを行う予定です |
| 授業の方法 | 講義 |
| 授業の特徴 | |
| 授業アンケート結果を受けての改善点 | |
| 教科書 | 新・涙なしの統計学、D．ロウントリー（加納悟 訳）、2001年、新世社、ISBN：978-4-88384-035-9 |
| 参考書 | |
| オフィスアワー | 講義時にお伝えします |
| 受講要件 | |
| 予め履修が望ましい科目 | |
| 発展科目 | |
| その他 |
授業計画
| MoodleのコースURL |
https://moodle.mie-u.ac.jp/moodle35/course/view.php?id=18801 |
|---|
| キーワード | 確率、統計的推測、平均、分散、仮説検定、相関 |
|---|---|
| Key Word(s) | Probability, statistical inference, mean, variance, hypothesis testing, correlation |
| 学修内容 | 教科書に沿って講義を進めます。現時点では残念ながら各章が何コマ分の時間を費やすかが分かりませんので、学習内容だけ列記します。 1章、統計的調査： 記述統計と推測統計、標本収集（サンプリング） 2章、収集された標本の記述： 統計的変量、誤差、精度 3章、データのまとめ方： 表とグラフによる表現、中心化の傾向（平均）、ばらつきの尺度 4章、分布の形状： 歪んだ分布、正規分布の導入、正規曲線のもとでの割合 5章、標本から母集団へ： 推定値と推測、サンプリング（標本抽出）の論理、標本平均の分布、母集団平均の推定 6章、標本間の比較： 同一の母集団と異なる母集団、有意性検定、ノンパラメトリック法 7章、有意性検定の応用： 片側検定と両側検定、z検定、t検定、二つの平均の比較、比率の比較 8章、関係の解析： ペアになった値の相関、相関の強弱、共分散と相関係数、相関係数の有意性、回帰分析 |
| 事前・事後学修の内容 | 通常通りです。教科書を事前に読み受講し、その後、復習と練習問題に取り組めば申し分ありません。 |
| 事前学修の時間:120分/回 事後学修の時間:120分/回 |