基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	データ解析論Ⅰ／Statistical Data Analysis Ⅰ
時間割コード ／Course Code	F370170001
ナンバリングコード ／Numbering Code
開講所属 ／Course Offered by	産業情報学部産業情報学科コースなし／College of Industry and Information Science Department of Industry and Information Science
開講区分 ／semester offered	後期／Second Semester
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	3,4
主担当教員 ／Main Instructor	叶　作義／Sakugi KANO
科目区分 ／Course Group	専門科目　専門科目選択／専門科目 専門科目選択
遠隔授業 ／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
叶　作義／Sakugi KANO	産業情報学科／Department of Industry and Information Science

※ポリシーとの関連性 ／*Relevance to Policy	履修ガイドのグローバル経済分野紹介「データや情報の分析を学ぶ」を参照。
授業に関する問い合わせ ／Inquiries about classes	kano@okiu.ac.jp, または講義終了後に教室で受け付けます。
学びの準備 ／Prepare to learn	ねらい ／Goal 現代では、様々な社会データや経済データの蓄積により社会科学分野においてデータ解析の重要性が増している。本講義では、社会科学分野のデータを利用してデータ解析を行うために必要な初等統計学について教授する。特に、平均・分散・標準偏差といった基本的な統計量の意味や母集団と標本の違いを理解できるようになることを目標にする。 メッセージ ／Message 理論的な内容に加えて、具体的な分析例を提示することで理解を深める。受講者の理解度に応じて授業を進める。 分からない箇所があればそのままにせず、きちんと確認してから先に進むことを心がけてください。 到達目標 ／Attainment Targets 平均・分散・標準偏差を求めることができ、それぞれの統計量の意味を説明することができる。 多くのデータが正規分布することを理解し、正規分布の特徴を説明することができる。 母集団と標本の違いを理解し、説明することができる。 t分布を利用して、母平均を推定することができる。
学びの実践 ／Learning Practices	授業計画 ／Class Plan テキスト・参考文献・資料など ／Textbooks, references, materials, etc. テキストは用いず、資料等を配布する。 下記の参考書をお勧めする。ただし、購入は必須としない。 高橋信・トレンドプロ『マンガでわかる統計学』オーム社2004年。 菅民郎・檜山みぎわ『初めて学ぶ統計学』現代数学社1995年。 今野紀雄『マンガでわかる統計入門』ソフトバンククリエイティブ2009年。 熊原啓作・渡辺美智子『改訂版身近な統計』放送大学教育振興会2012年。 学びの手立て ／Way of learning ①毎回必ず出席して、講義を理解するよう努力してください。 ②講義では、数学を使うため、数学に不安のある方は、事前に高校数学等を復習してください。 ③授業の説明で分かりにくい点、聞き逃した点、確認したい点等があれば、遠慮なく質問してください。 ④講義時間の私語・スマホ等の使用は許可した時以外、禁止とする。 ⑤講義→演習→課題→解説の4段階で授業を行うので、課題に取り組むには講義・演習にしっかり取り組む必要がある。理解を深めるためには時間外の課題を行い、解説で正誤を確かめて下さい。 評価 ／Evaluation ①授業参加度及び課題レポート（40%）、定期試験（60%）で評価する。 ②評価は、大学の基準に従う。 ③評価方法を変更する場合は、事前に連絡する。
学びの継続 ／Continuing to learn	次のステージ・関連科目 ／Next Stage and Related Courses 類似科目：共通科目、他学部の統計・社会調査科目 関連科目：データ解析論Ⅱ、ビジネス情報分析Ⅰ・Ⅱ、卒業論文演習Ⅰ・Ⅱ 上位科目：データ解析論Ⅱ

No.	回（日時） ／Time (date and time)	授業計画 ／Class Plan	時間外学習の内容 ／Content of Overtime Learning	備考 ／Notes
該当するデータはありません