科目ナンバー

EC-EE3-46XS

履修条件・関連科目等

統計学の単位を修得済みか、それと同等の統計学の基本知識を有していることが望ましい。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

＜学位授与方針と当該授業科目の関連＞
この科目は、問題解決力（外国語とコミュニケーションの能力及びコンピューターを利用した統計・情報処理と分析の能力を用いて、科学技術及び社会の急速な変化に対応しながら、さまざまな問題を解決することができる）の修得に関わる科目です。
＜概要＞
仮想データや実データを素材に，Excel，SPSS，Rなどを主に用いて基本となる統計処理や機械学習の考え方（理屈）を実習形式で学習します。各回、テーマに即して受講生と討議を重ねながら統計処理の方法について理解を含めます。最終的には、与えられたデータを用いて各自テーマを設定し、統計レポートを作成します。

科目目的

調査データの整理・集計から分析までの一連のデータ処理のプロセスについての知識を身に付ける。

到達目標

処理に必要な代表的な統計手法の考え方を理解し、実際のデータ分析に活用する能力を培う。

授業計画と内容

次のような授業計画を基本パターンとして，受講生の習熟度を考慮しながら実際の授業は進めます。
①調査データと統計解析　
②エクセルによるデータの整理と編集　
③SPSS，Rの概要と利用　

④平均，分散，標準偏差と代表値問題
⑤予測性能による統計量評価
⑥回帰推定量（エクセルとSPSS）

⑦単回帰と重回帰モデルの予測性能評価
⑧線形重回帰モデルの回帰診断（エクセル分析ツール）
⑨多項式回帰，対数線形回帰モデルの予測評価
⑩通常の回帰診断による多項式・片対数モデル選択 （エクセル分析ツール）
⑪ダミー回帰（質的要因の処理）
⑫ダミー変数の利用（量的・質的×量的）
⑬尤度と2項選択モデル（質的変数の分析）
⑭ロジスティック回帰と予測確率

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと／授業終了後の課題提出／その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

授業支援システムmanabaを用いて、授業時間外でも成果の提出や小テストによる理解度チェックなどを行います。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

出席（討議への参加度）、数回の小レポートとプレゼン、最終レポートなどの平常点によって評価します。詳細は最初の授業で説明します。

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

PBL（課題解決型学習）／反転授業（教室の中で行う授業学習と課題などの授業外学習を入れ替えた学習形式）

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

PC教室の利用

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

（参考文献）
　坂田幸繁・栗原由紀子『統計学　（電子版）』丸善雄松堂

本書の入手方法は「教科書ダウンロードマニュアル」（4月以降，manabaコースニュースに掲載予定）に記載されていますので，そちらから入手してください。

その他特記事項

参考URL

特になし