統計学入門

前期 月曜日 ２講時 川北キャンパスＡ２００. 単位数/Credit(s): 2. 担当教員/Instructor: YASUMASA MATSUDA. 対象学年/Eligible Participants: 1･2. 履修年度: 2024. 科目ナンバリング/Course Numbering: EAL-ECM201J. 使用言語/Language Used in Course: 日本語.

科目名/Subject

Introduction to Statistics

担当教員

松田　安昌

主要授業科目/Essential Subjects

○

授業の目的と概要/Object and summary of class

本科目のGoogle classroomに登録してください。皆さんとここでコミュニケーションをとります。
https://classroom.google.com/c/NjYxNjY0NTg3MzYy?cjc=cthnh6m


経済学、経営学の問題のみならず社会における様々な問題を解決するため、データに基づく意思決定はますます重要となって きている。データから得られる根拠（エビデンス）に基づく問題解決を実践するためには、データを適切に処理し、必要な情 報を得るための統計学の知識と考え方が必要となる。本講義の目的は以下の通りである。
・統計に騙されない、誤解・誤用しないための統計リテラシーを身に付ける。
・統計学の知識を獲得し、統計的な思考法の基礎を知る。
・基礎的なデータ分析を行うことができる知識を得る。

In this course, students will learn the basics of statistics

学習の到達目標/Goal of study

・基本的なデータの取り扱いや可視化の方法を理解する。
・経済・経営に関する統計指標を理解する。
・確率分布の概念を理解する。
・標本分布の特性、区間推定、仮説検定の考え方と方法を理解する。
・基礎的なデータ分析の手法と考え方を理解する。

This course is designed to help students understand the basics of statistics

授業内容・方法と進度予定/Contents and progress schedule of the class

この講義の大まかな予定は以下の通りである。

第1回：イントロダクション / introduction
第2回：記述統計/ descriptive statistics
第3回：相関と回帰(1) / correlation and regression
第4回：相関と回帰(2) / correlation and regression
第5回：確率/ probability
第6回：分布と期待値(1) / distribution and expectation
第7回：分布と期待値(2) / distribution and expectation
第8回：標本分布(1) / sample distribution
第9回：標本分布(2) / sample distribution
第10回：推定(1) / estimation
第11回：推定(2) / estimation
第12回：仮説検定(1) / hypothesis testing
第13回：仮説検定(2) / hypothesis testing
第14回：重回帰分析(1) / multiple regression
第15回：重回帰分析(2) / multiple regression

Google classroom code: c23iym2

成績評価方法/Evaluation method

レポートと理解度確認セッションで評価する。具体的には第１回の講義で指示する。

教科書および参考書/Textbook and references

• 統計学, 森棟公夫、照井伸彦、中川満、西埜晴久、黒住英司, 有斐閣 (2015) ISBN/ISSN: 4641053804 資料種別:参考書
• 経済経営のデータサイエンス, 石垣司、植松良公、千木良弘朗、照井伸彦、松田安昌、李銀星, 共立出版 (2022) ISBN/ISSN: 4320125193 資料種別:参考書

授業時間外学習/Preparation and Review

授業の予習と復習。

その他/In addition

履修者が300名を超えた場合、経済学部以外の学部からの履修を認めない場合があります。