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シラバスデータベース|2025年度版

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ホーム > 講義詳細:統計学の基礎

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
統計学の基礎 2025 前期 木2 経済学研究科博士課程前期課程 伊藤 伸介 イトウ シンスケ 1年次配当 2

科目ナンバー

EG-EE5-004L

履修条件・関連科目等

必修科目であることから、対象となる大学院生は全員履修する必要があります。また、「統計学の実践」も併せて履修することをお薦めします。 

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

統計学の基本的な知識を習得した上で,統計データ分析の基礎を学習します。「統計学の基礎」では、記述統計学と推測統計学の基礎知識を習得することによって,実証分析を行う上で必要な統計的手法を身につけます。それによって、社会経済に関する実証研究を進める上で求められる統計学に関する基本となる考え方を養うことを目指します。なお、必要に応じて、統計解析ソフトウェアを用いた演習も行う予定です。 

科目目的

統計学の基礎では、社会経済についての実証研究を行う上で求められる統計データ分析に必要な記述統計学と推測統計学に関する基本的な考え方を身につけることを目指します。 

到達目標

受講生が、記述統計学と推測統計学の基礎的な知識を習得した上で、社会経済に関する実証研究を行うことができるようになることを到達目標とします。 

授業計画と内容

以下の内容について、授業を進める予定です。
1 イントロダクション―記述統計学と推測統計学
2 度数分布と代表値の計測
3 クロス集計表の見方と相関係数の計測
4 確率変数と確率分布
5 母集団と標本分布
6 いろいろな確率分布
7 統計的推定(1)―母平均における信頼区間の推定
8 統計的推定(2)―母比率と母分散における信頼区間の推定
9 統計的仮説検定(1)―正規分布とt分布を用いた仮説検定
10 統計的仮説検定(2)―カテゴリカルデータとカイ2乗検定
11 統計的仮説検定(3)―分散分析とF検定
12 回帰モデルと最小2乗法
13 単回帰モデルにおける結果の評価
14 重回帰モデルにおける分析上の注意点 

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

授業時間外の学修の内容(その他の内容等)

 

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
レポート 60 実証研究に関するレポートを作成する。
平常点 40 授業中の参加の度合、課題の提出を含む。  

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

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

実習、フィールドワーク

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を用いて、実証分析に関する演習を行う。 

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

参考文献として以下を挙げておきます。
森田優三・久次智雄『新統計概論 改訂版』日本評論社,1993年
田中勝人『統計学(第2版)』新世社,2010年
大屋幸輔『コア・テキスト統計学(第3版)』, 2020年
宮川公男『基本統計学(第5版)』有斐閣,2022年  

その他特記事項

参考URL

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