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授業情報／Course information

科目一覧へ戻る 2019/08/20 現在

授業基本情報
科目名（和文）
／Course		 統計学の基礎Ａ
科目名（英文）
／Course		 Basic Statistics A
時間割コード
／Registration Code		 00A35101
学部（研究科）
／Faculty		 共通
学科（専攻）
／Department
担当教員（○：代表教員）
／Principle Instructor （○） and Instructors		 ○石岡　文生
オフィスアワー
／Office Hour		 石岡　文生
開講年度
／Year of the Course		 2017年度
開講期間
／Term		 第2クォーター
対象学生
／Eligible Students		 保健福祉学部1年,保健福祉学部2年,保健福祉学部3年,デザイン学部1年,デザイン学部2年,デザイン学部3年
単位数
／Credits		 1
授業概要情報
更新日
／Date of renewal		 2017/03/29
使用言語
／Language of Instruction		 日本語
オムニバス
／Omnibus		 該当なし
授業概略と目的
／Cource Description and Objectives		 自然環境、社会環境を問わず、世の中の現象は大なり小なり偶然変動を含んでいる。統計学はそのような偶然変動を含むデータから有用な情報を抽出する方法を提供する。講義では、平均、分散、相関、ヒストグラムなどデータのまとめ方を理解するとともに、推測統計学の考え方について講述する。
履修に必要な知識?能力?キーワード
／Prerequisites and Keywords		 数学Ⅰ「データの分析」の内容、および数列の和を表すシグマ記号の使い方を復習しておく事が望ましい。
履修上の注意
／Notes		 講義の中で適宜演習を行うので電卓を持参すること。
教科書
／Textbook(s)		 必要に応じて、資料他を配布する。
参考文献等
／References		 橋本智雄「入門統計学」共立出版（泰山堂書店）
永田靖「入門統計解析法」（日本科学技術連盟 ）
自主学習ガイド
／Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework		 前回授業の内容の復習?把握して、次回授業に備えておくこと。
資格等に関する事項
／Attention Relating to Professional License
備考
／Notes
授業計画詳細情報
No. 単元（授業回数）
／Unit (Lesson Number)		 単元タイトルと概要
／Unit Title and Unit Description		 時間外学習
／Preparation and Review		 配布資料
／Handouts
1 1 [データの要約]
平均値、中央値といったデータの代表値や、分散といったデータのもつバラツキの重要性を理解する。
2 2 [視覚的なデータの整理]
データを整理?要約するのに効果的なグラフについて学習する。
3 3 [相関係数]
2つのデータの関連性を評価するための指標について学習する。
4 4 [確率分布と確率変数]
確率分布と確率変数の概念を理解する。
5 5 [正規分布]
正規分布の役割と、その確率の求め方について学習する。
6 6 [母集団と標本]
母集団の概念ならびに標本抽出について理解する。
7 7 [統計的推定(1)]
統計的推定の理論的背景の基礎を学ぶ。
8 8 [統計的推定(2)]
実データに対して、統計的推定が行う。
授業評価詳細情報
到達目標及び観点／Learning Goal and Specific Behavioral Viewpoints
No. 到達目標
／Learning Goal		 知識?理解
／Knowledge & Undestanding		 技能?表現
／Skills & Expressions		 思考?判断
／Thoughts & Decisions		 伝達?コミュニケーション
／Communication		 協働
／Cooperative Attitude
1 データの代表値の意味を理解し、適切なグラフ表現が行う。 ○ ○ ○
2 統計的推定や統計的仮説検定統計的推定の概念を把握と、実際のデータの分析を行う。 ○ ○ ○
成績評価方法と基準／Evaluation of Achievement
※出席は2/3以上で評価対象となります。
No. 到達目標
／Learning Goal		 定期試験
／Exam.		 授業態度 レポート
1 データの代表値の意味を理解し、適切なグラフ表現が行う。 ○ ○ ○
2 統計的推定や統計的仮説検定統計的推定の概念を把握と、実際のデータの分析を行う。 ○ ○ ○
評価割合（％）
／Allocation of Marks		 60 10 30

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