三重大学ウェブシラバス


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科目の基本情報

開講年度 2022 年度
開講区分 人文学部法律経済学科・社会科学科
受講対象学生 法律経済学科専用
学部(学士課程) : 2年次, 3年次, 4年次
選択・必修
授業科目名 統計学
とうけいがく
Statistics
単位数 2 単位
ナンバリングコード
HU-ECON-2
開放科目 非開放科目    
開講学期

前期

開講時間 火曜日 7, 8時限
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
「ハイブリッド授業」・・・「対面授業」と「オンライン授業」を併用した授業
「オンデマンド授業」・・・動画コンテンツの配信等によって実施する授業

開講場所 総合情報処理センター教育端末室 講義前に場所は決定する。

担当教員 渡邉 隆俊(非常勤講師)

WATANABE Takatoshi

SDGsの目標
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

学修の目的と方法

授業の概要 経済データの統計的分析をする際には,統計理論の基礎を修得することが必要不可欠である.本講義では,統計学の基礎的概念について,Excelを用いた実習形式で概説する.
学修の目的 計量経済学を学習する際に必要な統計理論の基礎知識を修得する.
学修の到達目標 計量経済学などの応用科目履修のための統計学の基礎を理解し,それらを経済分析に活用できる能力を身につけることができる.
ディプロマ・ポリシー
○ 学科・コース等の教育目標
○法律・政治・経済・経営の諸分野において、専門的知識と豊かな教養を身につけている。
○現代社会について、専門的知識に基づいて論理的に考え、総合的に判断できる。
 法律・政治・経済・経営の諸分野を広く学び、学際的視点で問題を探究できる。
 現代社会の課題に挑戦する積極性を備える。
 自ら学んだ知を的確に発信し、国際社会と地域社会の発展に貢献できる。

○ 全学の教育目標
感じる力
  •  感性
  •  共感
  •  主体性
考える力
  • ○幅広い教養
  • ○専門知識・技術
  • ○論理的・批判的思考力
コミュニケーション力
  •  表現力(発表・討論・対話)
  •  リーダーシップ・フォロワーシップ
  •  実践外国語力
生きる力
  • ○問題発見解決力
  •  心身・健康に対する意識
  •  社会人としての態度・倫理観

成績評価方法と基準 毎回の授業ごとの小レポート14回(3点×14=42点),期末に掲出する小論文2回(25点+33点=58点),合計100点満点で評価
授業の方法 講義 実習

授業の特徴

PBL

特色ある教育

Moodleを活用する授業
その他、能動的要素を加えた授業(ミニッツペーパー、シャトルカードなど)

英語を用いた教育

授業改善の工夫 毎回提出された課題(回答)を次回講義時に公開し,ピアレビューを通じて振り返りを行い,知識の定着を図る.
教科書 白砂堤津耶(2007)『例題で学ぶ 初歩からの計量経済学 第2版』日本評論社.
参考書 田中勝人(2011)『基礎コース 統計学 第2版』新世社.
オフィスアワー 講義終了後,教室にて対応.(学内連絡窓口:人文学部・朝日幸代教授)
受講要件 特になし.ただし,Excelを利用して統計処理を行うので,Excelの基礎的知識があれば好ましい.
予め履修が望ましい科目 特になし.
発展科目 「計量経済学」
その他 担当者へ連絡は,渡邉のメールアドレス( twata@dpc.agu.ac.jp )まで.

授業計画

MoodleのコースURL https://moodle.mie-u.ac.jp/moodle35/course/view.php?id=12898
キーワード 統計学,確率,推定,回帰分析等
Key Word(s) statistics,probability,estimation, regression analysis
学修内容 1.授業全体の概観
2.Excelによる統計学の基礎1(平均,メディアン,モード)
3.Excelによる統計学の基礎2(変化率,幾何平均)
4.Excelによる統計学の基礎3(移動平均,範囲)
5.Excelによる統計学の基礎4(分散,標準偏差)
6.Excelによる統計学の基礎5(変動係数,尖度・歪度,標準化変量)
7.Excelによる統計学の基礎6(散布図,共分散)
8.Excelによる統計学の基礎7(相関係数)
9.Excelによる統計学の基礎8(まとめと練習問題)
10.回帰モデル1(最小2乗法(OLS))
11.回帰モデル2(決定係数)
12.回帰モデル3(重回帰モデル)
13.回帰モデル4(仮説検定)
14.回帰モデル5(練習問題)
15.まとめ
事前・事後学修の内容 事前学習:基本的に,テキストの精読,数式の確認等を行うこと.その他の学習課題,予習については,講義時に適宜指示する.
事後学習:復習については,毎回,「講義の振り返り」を課し,期限までの提出を求める.各自必ず行って,理解を深めること.
事前学修の時間:120分/回    事後学修の時間:120分/回

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