シラバス
| 授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科など | 担当教員 | 教員カナ氏名 | 配当年次 | 単位数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 経営統計入門 | 2024 | 春学期 | － | 国際経営学部 | 中野 純司 | ナカノ ジュンジ | 2年次配当 | 4 |
科目ナンバー
GM-OI2-GC07
履修条件・関連科目等
無し
授業で使用する言語
英語
授業で使用する言語（その他の言語）
授業の概要
統計学は、データを扱いそこから情報を取り出すための理論と技法である。これは、ビジネス活動を含む現代の人間社会に多大な影響を与えているデータサイエンス、ビッグデータ解析、人工知能（AI）の基礎理論の1つである。この授業では、受講者が統計的な概念をしっかりと理解し、日常生活におけるその重要性を理解できるようにする。 基本的な記述統計学および推測統計学の概要を講義するが、現代的なツール、すなわち統計ソフトウェアRとインターネットコースを利用することによって、統計的推論を効果的に習得し、その結果を正しく解釈することができるようにする。
科目目的
この科目の目的は、基本的な統計的概念をしっかりと理解し、それらを現実の世界に適用するためのツールを学習することである。実際のデータを記述する方法、実際の問題における統計的推定・検定の意味、統計的推論の前提の妥当性評価、前提が破られた場合の対応方法などを習得する。この科目では、受講者は統計ソフトウェアRを用いて不確実性を含むデータを解析できるようになる。
到達目標
まず学生がデータの初歩的な分析ができるようになる。すなわち、データが与えられたとき、その性質を見るためのグラフ化、およびいくつかの記述統計量の計算を行い、それらよりデータのもつ性質を概観できるようになる。さらにその結果を用いて統計的推論、すなわち、データ生成過程の簡単な統計モデル化、およびそれを用いたパラメータ推定、仮説検定が可能なようになる。
授業計画と内容
原則的に講義回のあとにチュートリアル回を行う。チュートリアル回では、講義回補足、小テスト解説、などを行う。
1. はじめに：統計学とは何か？ Rの使い方
2. グラフを使ったデータの記述
3. 第2回講義のチュートリアル
4. 数値によるデータの記述
5. 第4回講義のチュートリアル
6. 二変量データの記述
7. 第6回講義のチュートリアル
8. 確率と確率分布
9. 第8回講義のチュートリアル
10. いくつかの有用な離散分布
11. 第10回講義のチュートリアル
12. 正規確率分布
13. 第12回講義のチュートリアル
14. 標本分布
15. 第14回講義のチュートリアル
16. 中間の総括・まとめ
17. 大標本の推定
18. 第17回講義のチュートリアル
19. 大標本の仮説検定
20. 第19回講義のチュートリアル
21. 小標本からの推論 (1)
22. 小標本からの推論 (2)
23. 小標本からの推論 (3)
24. 第21,22,23回講義のチュートリアル
25. 線形回帰と相関 (1)
26. 線形回帰と相関 (2)
27. 第25,26回講義のチュートリアル
28. 総括・まとめ
授業時間外の学修の内容
授業終了後の課題提出
授業時間外の学修の内容（その他の内容等）
授業の後にテキストとインターネットコースを用いて宿題と復習を行うこと。
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
| 種別 | 割合（％） | 評価基準 |
|---|---|---|
| 中間試験 | 30 | インターネット提出による自動採点を用いる |
| 期末試験（到達度確認） | 30 | インターネット提出による自動採点を用いる |
| レポート | 20 | インターネット提出による自動採点を用いる |
| 平常点 | 20 | 出席回数を用いる |
成績評価の方法・基準（備考）
出席率およびインターネット課題提出率が50%に満たない者は評価不能とする
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
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
実施しない
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
クリッカー／その他
授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）
統計ソフトウェアRによる問題解決
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
テキスト：William Mendenhall, Robert J. Beaver, Barbara M. Beaver, Introduction to Probability and Statistics, Edition 15, Cengage (Book+WebAssign) (中央大学生協から購入すること)
その他特記事項
最初の授業以前に個人のPCを用いて WebAssign を登録するためのクラスを設ける。WebAssignに登録しないと出席確認ができない。必ず登録するためのクラスに自分自身のPCと個人用WebAssign登録番号（生協で購入すること）を準備すること。
質問はチュートリアルまたはオフィスアワーで受ける。
参考URL
https://www.cengageasia.com/TitleDetails/isbn/9781337554428