シラバス詳細

タイトル「2023年度」、カテゴリ「経済学部」

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科目情報

コースナンバリング

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科目名

統計学

開講学期

後期

開講時期

3クォータ

曜日・校時

月2

単位数

2

授業担当教員

中村 博和

講義情報

学士力番号

学士力番号2(2),3(2)

講義形式

講義による授業

講義概要

 統計学ではビジネスと経済学において必要な基本的な推測統計の手法を説明する。
 まず、この講義で必要な統計学の基礎知識(統計学入門の内容)について概説する。
 次に、推測統計の基礎である確率を学ぶ。その後、標本抽出法と標本分布の考え方を学ぶ。これらのことにもとづいて統計的推定および統計的検定について、基本的手法を通して学ぶ。最後に重回帰モデルとその推測統計的側面について学修する。

開講意図

この講義では、推測統計の手法の経済や経営への応用を示し、その手法を用いることができる、また考え方に生かせるようになることを意図している。

到達目標

1.確率について、考え方および期待値などの計算ができるようになる。
2.標本抽出法について無作為標本の重要性が理解できるようになる。
3.標本分布について理解でき、それにもとづき統計的推測の考え方が理解できるようになる。
4.区間推定、仮説検定について具体的な問題を解くことができるようになる。
5.重回帰モデルの推測ができるようになる。

聴講指定

経済学部1年生以上

履修上の注意

3年生以上の学生は基本統計学の単位として読み替えられる。
令和4年度の学部専門科目は、一部の指定科目を除き、原則対面実施である。
ただし、①受講者数と教室のキャパシティの関係、あるいは、②感染症の拡大状況などで対面実施からオンライン実施に変更になることがある。
①の場合でも、全15回がオンライン実施ではなく、半分程度が対面実施になる可能性がある。
オンライン実施の場合、同時中継型、オンデマンド(資料配布)型、オンデマンド(動画配信)型などの形態で開講する。
これらの決定は、LiveCampusを通じて連絡しますので、見落とさないように確認してください。

授業計画

内容

授業以外の学習
本科目は、単位数×45時間の学修が必要な内容で構成されています。授業として実施する学修の他に、授業の内容を深めるために以下の事前・事後学修が必要です。

1

統計学の基礎の復習

復習

2

確率の概念

復習と課題

3

確率変数

復習と課題

4

離散型確率分布

復習と課題

5

正規分布

復習と課題

6

標本抽出法と標本分布

復習と課題

7

中間テスト

中間テストの検討

8

統計的推定の基礎

復習と課題

9

統計的推定の応用

復習と課題

10

仮説検定の基礎

復習と課題

11

仮説検定の応用

復習と課題

12

独立性の検定と適合度の検定

復習と課題

13

重回帰モデルの推定

復習と課題

14

重回帰モデルの検定

復習と課題

15

全体的な復習

復習

成績評価の方法と基準

中間テスト(30%)、定期試験(70%).定期試験は到達目標1,2,3、4,5をすべて含む内容である.

開示する成績評価の根拠資料等

試験問題と解答例

開示方法

WEB上で開示.メールでも請求できる.

教科書

資料名

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

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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