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
曜限 ／Day, Period	他／Oth.
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	ＬＣ　教員１
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
教室 ／Classroom
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
ＬＣ　教員１	経済学科／Department of Economics

※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コース紹介「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	kazuhito.higa@okiu.ac.jp
学びの準備 ／Prepare to learn	ねらい ／Goal 統計学についての基本的な概念について解説し、身近に使われている統計学の実例を紹介し、表計算ソフトを使用した統計処理などの演習を行います。講義の目的は統計学的な知識を身に着け、客観的な根拠に基づく判断が行える析能力を身につけることです。 メッセージ ／Message 身長が「高い、低い」というのは人によって違う主観的なものですが、身長「170cm」は誰の基準でも同じ客観的なものです。こうした数値をデータといい、データの集まりが統計になります。この講義ではデータや統計の基礎知識を学び、さらにその活用について考えていきましょう。 到達目標 ／Attainment Targets ①記述統計学の基本的な考え方について理解しましょう。 テストの点数が平均点より上か下か一喜一憂するかもしれません。しかし、点数といったデータの分布やばらつき具合を分析して、点数が良いのか悪いのか判断する必要があります。 ②推測統計学、標本調査の仕組みを理解しましょう。 世の中のデータのほとんどは一部の人を調査したもので、全員（例：日本国民全員）を調べたものではありません。しかし、推測統計学では、ある程度のデータで全体の状況を推測することができます。推測統計、標本調査の基本を身につけましょう。
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、資料等を配布します。 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『初めてわかる統計学』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。（欠席した場合、その後の理解が非常に難しくなるかもしれません。その場合は、自分で前回の講義の復習して、わからない点等は質問するようにしてください。） ②講義では、数学を使います。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段階で授業を行いますので、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ります。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 授業参加度及び課題レポート（20%）、定期試験（80%）で評価します。 評価は大学の基準に従います。 評価を変更する場合は、事前にお知らせします。
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
1	1	講義概要、データの性質について	定性と定量の違い
2	2	記述統計①　平均の意味	代表値の計算
3	3	記述統計②　分散、標準偏差	標準偏差の計算
4	4	記述統計③　基準値と偏差値	基準値と偏差値の計算
5	5	確率論の基礎（正規分布、確率変数、確率密度関数）	基準値と正規分布の計算
6	6	母集団と標本	標準調査・抽出方法の復習
7	7	大数の法則、中心基本定理	推測統計学の課題
8	8	散布図、相関とは	相関関係の復習
9	9	相関係数について	相関係数の計算
10	10	分布	講義の復習
11	11	ｔ推定	ｔ推定の計算
12	12	ｔ検定、母平均の検定	検定統計量、p値の計算
13	13	母平均の推定	母平均の推定の計算
14	14	母比率の推定	母比率の推定の計算
15	15	統計的仮説検定	講義の復習
16	16	定期試験