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統計学１

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科目名 統計学１
教員名 田中周二
単位数    2 学年 1～4 開講区分 文理学部
科目群 総合教育科目
学期 後期 履修区分 選択
授業概要 高校の教育との連続性を考慮しつつ文系理系を問わず大学生が学ぶべき最低限の統計学の基礎を身につけることをこの講義の目標とします。
数学は高校卒業レベルは要求しますが、大学の微積分や線形代数は前提としません。
最近のデータサイエンスを学ぶためにも良い入門になることを意識して講義します。
授業のねらい・到達目標 統計検定2級に合格するレベルの統計学の実力を身に着ける。

この科目は文理学部（学士（理学））のディプロマポリシーDP1,DP2 及びカリキュラムポリシー CP2,CP6 に対応しています。
授業の方法 （１）プレゼンテーションの方法：パワーポイントと配布印刷物（ハンドアウト）,一部板書
（２）授業形態：講義形式
（３）毎回出席簿を兼ねる小テストを実施する
本授業の事前・事後学習は各々２時間の学習を目安とする。
履修条件 特になし
授業計画
1 ガイダンスおよびデータソース
【事前学習】教科書の該当部分（データソース）を読んでおく。
【事後学習】第1回の講義内容をノートにとり復習すること。
2 データの分布の記述
【事前学習】教科書の該当部分（データの分布の記述）を読んでおく。
【事後学習】第２回の講義内容をノートにとり復習すること。
3 1変数データ
【事前学習】教科書の該当部分（１変数データ）を読んでおく。
【事後学習】第３回の講義内容をノートにとり復習すること。
4 2変数以上のデータ
【事前学習】教科書の該当部分（２変数以上データ）を読んでおく。
【事後学習】第４回の講義内容をノートにとり復習すること。
5 データの活用
【事前学習】教科書の該当部分（データの活用）を読んでおく。
【事後学習】第５回の講義内容をノートにとり復習すること。
6 推測のためのデータ収集法
【事前学習】教科書の該当部分（推測のためのデータ収集法）を読んでおく。
【事後学習】第６回の講義内容をノートにとり復習すること。
7 確率モデル（１）
【事前学習】教科書の該当部分（確率モデル前半）を読んでおく。
【事後学習】第７回の講義内容をノートにとり復習すること。
8 確率モデル（２）
【事前学習】教科書の該当部分（確率モデル後半）を読んでおく。
【事後学習】第８回の講義内容をノートにとり復習すること。
9 推測（１）
【事前学習】教科書の該当部分（推測）を読んでおく。
【事後学習】第９回の講義内容をノートにとり復習すること。
10 推測（２）
【事前学習】教科書の該当部分（推測）を読んでおく。
【事後学習】第１０回の講義内容をノートにとり復習すること。
11 推測（３）
【事前学習】教科書の該当部分（推測）を読んでおく。
【事後学習】第１１回の講義内容をノートにとり復習すること。
12 線形モデル（１）
【事前学習】教科書の該当部分（線形モデル）を読んでおく。
【事後学習】第１２回の講義内容をノートにとり復習すること。
13 線形モデル（２）
[事前学習]教科書の該当部分（線形モデル）を読んでおく。
[事後学習]第１３回の講義内容をノートにとり復習すること。
14 試験と解説
[事前学習]第2回～第13回の内容を復習すること。
[事後学習]学修した内容の整理をする。
15 まとめ（これまでの復習・解説を⾏い，講義内容の理解を深める）
【事前学習】これまでの学習内容で疑問に思ったことをノートにまとめてくること。
【事後学習】この講義で学修した内容を復習し，整理すること。
その他
教科書 日本統計学会 『統計学基礎 （日本統計学会公式認定統計検定２級対応 ）』 東京図書 2015年 第2版
参考書 使用しない
成績評価の方法及び基準 授業内テスト(80%)、授業参画度(20%)
毎回の小テストと授業内試験の成績により評価する。
授業参画度は毎回のリアクションペーパー等で評価します。
オフィスアワー 原則として水曜日の第3限は研究室で待機します。

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