科目情報
コースナンバリング |
1351x-141 |
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科目名 |
基本統計学 |
開講学期 |
前期 |
開講時期 |
1クォータ |
曜日・校時 |
木3 |
単位数 |
2 |
授業担当教員 |
中村 博和 |
講義情報
学士力番号
佐賀大学学士力2(2),および3(2)に対応. |
講義形式
授業 |
講義概要
統計学は幅広い分野で利用されている学問です。集団を代表的な数値で表現するときに平均をつかったり,所得格差をみるときにジニ係数という数値を用いるなど、統計学は私たちの日常生活の中で、常に利用されています。社会科学の学習においても統計学の知識は必要不可欠のものです。何故なら、経済や経営にかんする情報は量的データや質的データとして、誰でも比較的安く、簡単にしかも豊富に利用できるからです。GDPデータ、株価、為替、金利など経済活動を考えるときに重要なデータは、インターネットで簡単に入手でき、経済分析に利用することができます。このように、データが豊富に存在する経済学や経営学において、その分析には統計学の知識が不可欠であり,統計学の知識を持っていることはひとつのアドバンテージになります. |
開講意図
(1)統計データとは何なのか、(2)統計データの取りまとめ方、(3)データの要約結果の見方などを習得し,経済学や経営学の学習においてデータ分析ができるようになることを意図している. |
到達目標
1.主要統計量(平均、分散など)の意味と計算方法を理解する。 |
履修上の注意
状況に応じて,「同時中継型」…Webexなどのライブ配信ツールを用いた授業となります. |
授業計画
回 |
内容 |
授業以外の学習 |
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1 |
統計学の考え方:データサイズとAI(特に機械学習)との関連での重要性 |
復習と予習 |
2 |
データの種類および必要な数学の復習 |
復習と課題 |
3 |
度数分布とヒストグラム:データの分布をみる |
復習と課題 |
4 |
中心位置の尺度(算術平均値,中央値,重み付き平均) |
復習と課題 |
5 |
中心位置の尺度(幾何平均値と移動平均) |
復習と課題 |
6 |
散らばりの尺度(四分位範囲と標準偏差,変動係数と標準化と偏差値) |
復習と課題 |
7 |
散らばりの尺度(変動係数と標準化と偏差値),Box Plot |
復習と課題 |
8 |
度数分布から求める要約値 |
復習と課題 |
9 |
分割表 |
復習と課題 |
10 |
相関係数とその意味,散布図 |
復習と課題 |
11 |
直線のあてはめ(最小二乗法) |
復習と課題 |
12 |
経済データの解説およびその活用 |
復習と課題 |
13 |
確率の基本 |
復習と課題 |
14 |
ベイズ統計のためのベイズの定理 |
復習と課題 |
15 |
全体的なまとめ |
全体的な復習 |
成績評価の方法と基準
定期試験成績による.定期試験は到達目標1,2,3,4, 5をすべて含む内容. |
開示する試験問題等
試験問題と解答例 |
開示方法
ライブキャンパスからダウンロードあるいは電子メールで請求できる. |
教科書
資料名 |
版 |
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著者名 |
発行所名・発行者名 |
出版年 |
備考(巻冊:上下等) |
ISBN |
|
スタンダード 経済データの統計分析 |
第1版 |
|
美添泰人,荒木万寿夫,元山斉 |
培風館 |
2020 |
978-4-563-01028-7 |
オフィスアワー
火曜日5校時 |
アクティブラーニング導入状況
アクティブラーニング導入状況 |
||||
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カテゴリー4 |
カテゴリー3 |
カテゴリー2 |
カテゴリー1 |
カテゴリー0 |
学生が自ら主体となって、学習の方向性を定め、問題解決に導くための時間です。PROBLEM BASED LEARNING |
グループや個人で行った能動的学習の成果を、教室内外で発表し、その評価を受けたり、質問に対応したりすることにより、学修した内容を深化させるための時間です。OUTPUT |
学生自らが自由に発言し、グループやペアでの協働活動により課題に取り組み、何らかの帰結に到達するための能動的学習の時間です。INTERACTION |
学生からの自由な発言機会はないものの、授業時間中に得られた知識や技能を自ら運用して、問題を解いたり、課題に取り組んだり、授業の振り返りをしたりする能動的学習を行う時間です。ACTION |
基本的に学生は着席のまま、講義を聞き、ノートをとり、知識や技能を習得に努める時間です。INPUT |
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