授業科目名	数理統計学
時間割番号	EEM232
担当教員名	中村　宗敬
開講学期・曜日・時限	後期・月・III	単位数	2
＜対象学生＞
科学教育コース
＜授業の目的＞
前半では、確率論で学んだ事項を基礎にして、その応用を考察する。すなわち具体的なデータをどう処理するかを取り扱う。特に未知のパラメータを推定と検定についてくわしく学ぶ。その際に数学的根拠を確めるとともに、実際数値データを処理していかなることが読み取れるかを学習する。後半では学習事項を活用して、実際に統計調査、分析を行う。
＜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）
教育学部向け 記号 コンピテンシー（能力・資質）   A 専門 教科等の専門教養 取得見込みの教員免許に対応する教科の目標や内容に関する知識を習得している。 ◎ B 持続的変態力 教師として学び続ける意志と課題探求力を身につけている。 ○
＜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 教育 1 確率論的理解を背景に，具体例について推定および検定ができる。 A 2 自ら課題を設定し，調査研究ができる。 B 3 説得的な表現・発表ができる。 B
＜成績評価の方法＞
目標No 割合 評価の観点 1 40% 統計的推定、検定の基礎的な問題により理解度をみる 2 40% 自ら課題を設定した調査研究により統計的考察の達成度をみる 3 20% 適切なレポート作成、および発表ができる 合計 100%
＜授業の方法＞
主に講義によるが、問題解決のグループワークの機会を設ける。宿題も適宜課す。原則的に対面で授業を行うが、受講者と相談の上、オンライン授業も行う。
＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
確率論の単位を修得していることが必要です。授業時、日常の学習時の双方において積極的姿勢を期待しています。
＜テキスト＞
大内俊二著, データサイエンス指向の統計学 第2版, 学術図書出版社, ISBN:478060916X, (2021年出版)
＜参考書＞
高田 佳和, 例題で学ぶ統計入門, 森北出版, ISBN:4627096216 小林 潔司, 織田澤 利守, 確率統計学AtoZ, 森北出版, ISBN:4485300633 中西 寛子, 竹内 光悦, 中山 厚穂, スタンダード 文科系の統計学, 培風館, ISBN:4563010197
＜授業計画の概要＞
1 タイトル さまざまな確率分布 事前学習 事後学習 前期「確率論」で学習した確率分布の復習をしておく。 さまざまな確率分布について復習しておく。 授業内容 さまざまな確率分布について前期「確率論」の学習の復習をし、問題演習も行う。 2 タイトル 統計処理ソフトの使用法 事前学習 事後学習 事前問題をコンピューターを使って解いておく。 少し複雑な計算問題をコンピューターにより処理をする。 授業内容 与えられた問題をコンピューターを使って解くことを練習する。 3 タイトル 標本調査と点推定 事前学習 事後学習 事前問題を解いておく。 点推定の問題を解く。 授業内容 標本調査の考え方を学び、そこからどのように代表値を推定するのかという方法を習得する。 4 タイトル 不偏推定量 事前学習 事後学習 分散に関する事前問題を解いておく。 不変分散の計算の問題演習を行う。 授業内容 種々の推定量の性質を学び、特に不偏推定量の考え方に慣れる。 5 タイトル 母平均の区間推定 事前学習 事後学習 事前資料と教科書の該当部分を閲読する。 区間推定の基本的な問題を解く。 授業内容 推定量の確率分布と絡めて平均の区間推定を行う。分散が既知の簡単な場合をまずは扱う。 6 タイトル 母平均の区間推定（続） 事前学習 事後学習 事前資料と教科書の該当部分を閲読する。 t分布を用いた区間推定の問題を解く。 授業内容 分散が未知の場合を扱い、t分布と関連させて平均の区間推定を行う。 7 タイトル 種々の検定 事前学習 事後学習 事前資料と教科書の該当部分を閲読する。 検定の問題を解く。 授業内容 区間推定と関連させて検定の考え方を学ぶ。 8 タイトル 進んだ検定の方法 事前学習 事後学習 事前資料と教科書の該当部分を閲読する。 実際のデータから検定の問題を解く。 授業内容 平均の差の検定や適合度検定を具体例に沿って学ぶ。 9 タイトル PPDACの考え方 事前学習 事後学習 事前資料と教科書の該当部分を閲読する。 PPDACの考え方を具体例に沿って十分に熟知する。 授業内容 統計調査の実践課程の特徴づけであるPPDACを、実際の具体例に沿って学ぶ。 10 タイトル PPDAC探究の例示 事前学習 事後学習 事前資料と教科書の該当部分を閲読する。 PPDACの考え方を具体例に沿って十分に熟知する。 授業内容 PPDACの特徴を実際の具体例に沿ってさらに深く掘り下げて学ぶ。 11 タイトル PPDAC探究の問題設定 事前学習 事後学習 解決すべき身近な問題を探す。 問題設定を済ませる。 授業内容 各自で、またグループ内で問題の吟味をする。 12 タイトル PPDAC探究のデータ収集計画 事前学習 事後学習 問題に適合したデータ収集の計画を練る。 計画を具体化して確定する。 授業内容 各自で、またグループ内でデータ収集計画の吟味をする。 13 タイトル PPDAC探究のデータ収集 事前学習 事後学習 データ収集計画を再度チェックし、事前の準備を行う。 データに漏れがないかを確認する。 授業内容 各自で事前の計画に基づいてデータ収集を行う。 14 タイトル PPDAC探究の分析 事前学習 事後学習 データをあらためて整理する。 分析の手法が適切かどうかを確認する。 授業内容 収集データに基づいて、グラフ化、推定、検定等の分析を行う。 15 タイトル PPDAC探究の結論 事前学習 事後学習 データの分析を再度チェックする。 新たな問題がないかどうかを考察する。 授業内容 データの分析に基づき結論を下し、それが現実場面でどのような意味を持っているのかグループ内で吟味する。 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)