授業科目名	基礎統計学
時間割番号	LPC212
担当教員名	平井　寛
開講学期・曜日・時限	前期・木・III	単位数	2
＜対象学生＞
注意：コンピテンシー等が設定されていない学科の学生でも、 学生便覧の表記に基づき必要に応じて履修申告をしてください。
＜授業の目的＞
基礎統計学では、実験や調査により収集したデータを整理し、分析・評価するための統計学的手法を、確率論を理論的な背景として学習する。
＜本授業科目による獲得・涵養が特に期待されるコンピテンシー＞（能力・資質）
生命環境学部>生命工学科向け 生命環境学部>地域食物科学科向け 生命環境学部>環境科学科向け 生命環境学部>地域社会システム学科向け 記号 コンピテンシー（能力・資質） 説明   SS-A 専門 地域資源調査の理論と実践の基礎 地域資源・産業に関する諸要素と、実態把捉のための調査・統計手法の基礎知識を修得し、これを用いて地域の現状を把握できる。 ◎ SS-B 共通 汎用能力 ３・数量的リテラシー さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。 ○
＜到達目標＞  到達目標とは
目標NO 説明 コンピテンシーとの対応 SS 1 収集されたデータから何が言えるのか、また対象とする自然あるいは社会現象を理解するには、どのようなデータ収集が必要かを知るための統計学的な基礎力を身につけることが目標である。 SS-A 2 データから把握できる集団の特徴を定量的に表すこと、２つの変数の関連の有無や、２集団に違いがあるかを検討するための知識の習得を目指す。 SS-B
＜成績評価の方法＞
目標No 割合 評価の観点 1 100% 基礎的な知識，計算の方法が定着しているかを評価する 2 % 合計 100%
＜授業の方法＞
講義を中心としてすすめる。講義中に問題演習を行って理解度を確認する機会を設ける。
＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
ビジネスにおける選択、社会問題の解決のための政策の選択に関して、あなたが何か提案しようとするとき、実際に起きた結果のデータに基づいた根拠を示すことができる統計学は、提案に説得力を与える一つの有力なツールとなります．
＜テキスト＞
特に指定しない。必要に応じてプリントを配布します。
＜参考書＞
特になし。
＜授業計画の概要＞
1 タイトル 第1回：イントロダクション　一次元データその１ 事前学習 事後学習 高校までに学んだ統計に関する内容を復習しておく．問題演習でできなかった部分を復習する． 授業内容 講義の全体的目標，全体像をつかむ．成績評価の方法，毎回の講義の進め方を知る．一次元データの特徴をみる方法を解説する 2 タイトル 第2回：データを読む（１）　一次元データその２ 事前学習 事後学習 前回学んだ内容を復習しておく．問題演習でできなかった部分を復習する． 授業内容 代表値・ばらつきの尺度・標準化の方法について解説する． 3 タイトル 第3回：データを読む（２）　二次元データ 事前学習 事後学習 前回学んだ内容を復習しておく．問題演習でできなかった部分を復習する． 授業内容 変数の関連をみる各係数等について解説する． 4 タイトル 第4回：確率の定義・基本定理 事前学習 事後学習 前回学んだ内容を復習しておく．問題演習でできなかった部分を復習する． 授業内容 確率の定義および基本定理について解説する．事象の和と積，補事象，加法定理を用いた確率の計算を行う． 5 タイトル 第5回：確率分布（１）正規分布 事前学習 事後学習 前回学んだ内容を復習しておく．問題演習でできなかった部分を復習する． 授業内容 確率変数・分布の定義ならびに正規分布について解説する．標準正規分布表を用いた確率の計算を行う． 6 タイトル 第6回：確率分布（２）その他の分布 事前学習 事後学習 前回学んだ内容を復習しておく．問題演習でできなかった部分を復習する． 授業内容 二項分布，ポアソン分布についてそれぞれの特徴を解説する．二項分布，ポアソン分布を用いた確率の計算を行う． 7 タイトル 第7回：標本の抽出 事前学習 事後学習 前回学んだ内容を復習しておく．問題演習でできなかった部分を復習する． 授業内容 標本の抽出技法と基本的な用語を解説する．標本平均（期待値）の分布の平均（期待値）と分散が母平均・母分散でどのように表せるかを解説する． 8 タイトル 第8回：前半のまとめと評価 事前学習 事後学習 前回学んだ内容を復習しておく．問題演習でできなかった部分を復習する． 授業内容 前半部分のまとめを行う．第1回から第7回の内容が定着しているか評価する． 9 タイトル 第9回 統計的推定（１） 事前学習 事後学習 前回学んだ内容を復習しておく．問題演習でできなかった部分を復習する． 授業内容 統計的推定に関する基本的な用語を解説する．平均・比率の推定を行う． 10 タイトル 第10回 統計的推定（２） 事前学習 事後学習 前回学んだ内容を復習しておく．問題演習でできなかった部分を復習する． 授業内容 ２母集団の平均の差・比率の差の推定を行う． 11 タイトル 第11回 仮説検定（１） 事前学習 事後学習 前回学んだ内容を復習しておく．問題演習でできなかった部分を復習する． 授業内容 仮説検定に関する基本的な用語を解説する．母平均，母比率についての検定を行う． 12 タイトル 第12回 仮説検定（２） 事前学習 事後学習 前回学んだ内容を復習しておく．問題演習でできなかった部分を復習する． 授業内容 母平均の差，母比率の差ついての検定を行う． 13 タイトル 第13回 回帰分析 事前学習 事後学習 前回学んだ内容を復習しておく．問題演習でできなかった部分を復習する． 授業内容 回帰分析について解説する。１組の二次元の数量データを用いて回帰直線を求める。 14 タイトル 第14回 多変量解析 事前学習 事後学習 前回学んだ内容を復習しておく．問題演習でできなかった部分を復習する． 授業内容 多変量解析の特徴を解説する．重回帰分析の特徴と用いる際の注意点を解説する． 15 タイトル 第15回　後半のまとめと評価　 事前学習 事後学習 前回学んだ内容を復習しておく．問題演習でできなかった部分を復習する． 授業内容 後半部分のまとめを行う．第9回から第14回の内容が定着しているか評価する． 16 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 17 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 18 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 19 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 20 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 21 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 22 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 23 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 24 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 25 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 26 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 27 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 28 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 29 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 30 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容
＜備考＞
(未登録)