科目ナンバー

EC-EE1-05XX

履修条件・関連科目等

　発展科目として，経済統計，計量経済，応用統計，データ分析演習の受講を薦めます。また，これからのビッグデータやAIをキーとする社会では，計算機リテラシーは必須であり，情報系の専門科目に加え，WSで実施される各種基本ソフトの利用講習会を受けるべきです。そのうえで，ICT関連科目や情報関連科目を受講することが望ましい。

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、現実把握力（経済学の専門知識及び社会・人文・自然科学の知識教養に裏付けられた広い視野に立った柔軟な知性に基づき、現実の経済現象を的確に把握することができる）の修得に関わる科目です。
＜概要＞
　さまざまな経済や社会現象の分析に必要な統計データとその処理法〈統計解析法〉に関する基礎的知識を習得する。
* 授業支援システムmanabaを利用した予習・復習も実施する予定です。

科目目的

データを通して社会や経済の構造や特性にアプローチする統計的な見方や考え方，その具体的な方法を身につける。

到達目標


以下の項目理解を目標とする。
　データの整理：基本統計量（平均、分散、標準化など）の理解、各種比率、指数の考え方と算出法、相関係数、回帰分析、時系列分析（移動平均の利用）
　
統計的推論：正規分布の確率、２項分布の確率、標本平均の確率分布、母平均をめぐる推定，および統計的仮説検定とその応用

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，統計と社会（授業の準備）
2，統計表と度数分布
3，データ定義とヒストグラム
4，分布特性　代表値
5，平均
6，分布特性　ばらつき
7，標準化・偏差値・変動係数など
8，比率と指数（総合化）
9，２変量の関係　共分散
10，相関係数
11，回帰モデル
12，最小２乗法による推定
13，相関と回帰分析の実際
14，応用回帰分析
15，時系列の処理（移動平均法）
16，確率とその性質
17，確率分布と期待値
18，標準正規分布の確率
19，一般の正規分布確率
20，２項分布
21，母集団と標本（無作為抽出）
22，代表的な標本分布
23，標本分布の特性と機能
24，パラメータの推定（点推定と区間推定）
25，母平均などの区間推定
26，統計的仮説検定の考え方
27，母平均などの仮説検定
28，望ましい検定とは

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）

　予習・復習用に授業支援システムmanabaを利用します。その参加度も単位評価時の参考にします。

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）

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

実施しない

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

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）
　電子教科書：　坂田幸繁・栗原由紀子『統計学（電子版）』丸善雄松堂

電子教科書の入手方法は「教科書ダウンロードマニュアル」（4月以降にmanabaにアップします）に記載されています。 そちらから入手してください。入手期間はひと月程度に限られていますから注意してください。

参考文献）
　　　　　木下宗七『入門統計学』有斐閣
　　森棟公夫『教養　統計学』新世社
　　　　　中村隆英・新家健精・美添泰人・豊田敬『統計入門』東京大学出版会
　　　　　P・G・ホーエル『初等統計学』培風館

その他特記事項

　１．具体例を多く用いて統計や統計的アプローチの方法の基本的な考え方を理解してもらう予定であり、数式による展開や証明などは最小限にとどめるつもりです。しかし初歩的な数学的素養（表現・言葉としての数学）は不可欠なのでその心構えが必要です。

　２．予め指摘しておくと、統計学は「積み上げ」式の学習が必要です。過去の成績分布を分析すると、出席率と試験成績との相関が極めて高い。理解の早道は出席することと心得てください。

参考URL

　特になし