講義内容詳細:統計学概論Ⅰ

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年度/Academic Year 2021
授業科目名/Course Title (Japanese) 統計学概論Ⅰ
英文科目名/Course Title (English) Statistics Ⅰ
学期/Semester 前期 単位/Credits 2
教員名/Instructor (Japanese) 倉田 博史
英文氏名/Instructor (English) KURATA Hiroshi

講義概要/Course description
本講義は対面授業(通常型)で実施します。本講義では、初めて統計学を学ぶ学生を対象に、経済現象を分析する上で必要となる統計学の概念やデータ解析の手法について、その基本事項を解説する。数学や確率・統計の予備知識は特に要求しない。
ⅠとⅡを合わせた全30回の講義は大きく3つに分けることができる(第1部から第3部)。第1部(第1回から11回まで)はデータの整理と要約の方法(記述統計学)について学ぶ。データを図やグラフを用いて要約する方法としてヒストグラムや散布図などを、数値によって要約する方法として、平均・分散・標準偏差などを学ぶ。データ解析や統計学では考察対象の経済現象を確率の概念を用いて表現するため、確率に関する知識が必要となる。第2部(第12回から21回まで)では2項分布や正規分布などといった確率分布について解説する。第3部(第22回から30回まで)ではデータ解析を用いて経済現象に関する仮説を検証するための手法を扱い、区間推定、点推定、仮説検定などを身に着ける(推測統計学)。概論Ⅰではこの前半部分すなわちデータの整理要約の方法と確率分布による現象のモデル化に焦点を当てる。
達成目標/Course objectives
・平均、分散、標準偏差などの基本的な統計数値の解釈ができるようになること。
・正規分布や2項分布などの基本的な確率分布の応用ができるようになること。
履修条件(事前に履修しておくことが望ましい科目など)/Prerequisite
なし
授業計画/Lecture plan
1
授業計画/Class 1次元データの整理・要約(オンデマンドで講義する。詳細は Course Power で連絡する。)
事前学習/Preparation 教科書2.1~2.3節
事後学習/Reviewing 平均、分散、標準偏差の定義と性質を理解する。
2
授業計画/Class 1次元データの整理・要約
事前学習/Preparation 教科書2.3~2.5節
事後学習/Reviewing 基準化変量の概念を復習する。
3
授業計画/Class 1次元データの整理・要約
事前学習/Preparation 教科書2.5~2.6節
事後学習/Reviewing 歪度、変動係数、ローレンツ曲線を復習する。
4
授業計画/Class 2次元データの整理・要約
事前学習/Preparation 教科書3.1~3.2節
事後学習/Reviewing 共分散、相関係数の概念を復習する。
5
授業計画/Class 2次元データの整理・要約
事前学習/Preparation 教科書3.4節
事後学習/Reviewing 回帰の概念を復習する。
6
授業計画/Class 2次元データの整理・要約
事前学習/Preparation プリントを配付する
事後学習/Reviewing カテゴリカルデータの関連性の指標を理解する。
7
授業計画/Class 確率モデル
事前学習/Preparation 教科書4.1~4.2節
事後学習/Reviewing 確率、条件付き確率の理解を確認する。
8
授業計画/Class 確率モデル
事前学習/Preparation 教科書4.3節
事後学習/Reviewing 確率変数の期待値、平均、分散、標準偏差の理解を確認する。
9
授業計画/Class 確率モデル
事前学習/Preparation 教科書4.4節
事後学習/Reviewing 2項分布の理解を確認する。
10
授業計画/Class 確率モデル
事前学習/Preparation 教科書4.4節
事後学習/Reviewing ポアソン分布、幾何分布の理解を確認する。
11
授業計画/Class 確率モデル
事前学習/Preparation 教科書4.5節
事後学習/Reviewing 連続型分布の性質、正規分布について復習する。
12
授業計画/Class 確率モデル
事前学習/Preparation 教科書4.5節
事後学習/Reviewing 正規分布、指数分布の性質を理解する。
13
授業計画/Class 確率モデルの応用
事前学習/Preparation プリントを配付する
事後学習/Reviewing 様々な分布がどのように応用されているかを調べる。
14
授業計画/Class 確率モデルの応用
事前学習/Preparation プリントを配付する
事後学習/Reviewing 様々な分布がどのように応用されているかを調べる。
15
授業計画/Class 確率モデルの応用
事前学習/Preparation プリントを配付する
事後学習/Reviewing 様々な分布がどのように応用されているかを調べる。
授業方法/Method of instruction
本講義は「対面授業(通常型)」で実施します。
成績評価方法/Evaluation
1 レポート Report 30% 学期の中間に簡単な課題を出す。その提出状況に基づいて評価する。レポートは1回。
・平均や標準偏差などの統計数値を適切に解釈できるか。
・正規分布や2項分布など代表的な確率分布について正しく理解しているか。
2 試験 Exam 70% ・確率変数と確率分布に関する基礎事項を理解しているか。
・正規分布や2項分布などの代表的な分布の理論と応用の両面を理解しているか。
教科書/Textbooks
 著者名
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タイトル
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1 倉田博史, 星野崇宏共著 入門統計解析 新世社 2009.12 9784883841400 2500円+税 難しいと感じる人には、より平易な文献を紹介します。
参考書/Reference books
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タイトル
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出版年
Published year
ISBN価格
Price
 
1 大屋幸輔著 コア・テキスト統計学 新世社 2003.2 4883840506 2079円 蔵書情報 / Library information
2 倉田博史著 大学4年間の統計学が10時間でざっと学べる KADOKAWA 2017.7 9784046020000 1500円 (税別) 蔵書情報 / Library information
メッセージ/Message
統計学に興味があれば低学年のうちに受講することを勧めます。ゆっくり進めて、数学の予備知識に不安のある人でもついてこれるようにします。
キーワード/Keywords
平均     分散     標準偏差     基準化     共分散     相関     回帰分析     確率分布     確率変数     期待値     2項分布     正規分布