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データと対話するための統計学

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令和2年度入学者 データと対話するための統計学
教員名 菅野剛
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
授業の形態 オンデマンド型授業(NU-AppsG と Google Classroom)
※ Blackboard ではないので注意して下さい。
授業概要 現代社会では、あらゆる分野で統計学がますます重要になってきています。統計学的な考え方を学びます。
"For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics." You will learn how to think statistically.
授業のねらい・到達目標 「統計学の数理や理論ではなく、『ものの考え方』としても統計的思考の本質」(p.3)について学び、理解を深めます。
「数学は統計的思考にとって必須ではない」 (p.21) 、「データ解析の第一歩はデータを”見る”こと」 (p.31) について理解を深めます。

【学生の視点から、具体的・現実的・測定可能な表現で記述】
反証可能な形で論旨を展開する方法に触れる。具体的な現象を抽象化し、数値で表現し、モデルに基づいて理解する論理展開に触れる。

【日本大学教育憲章ルーブリック】
上記の<知識><技能>の習得を経て,以下の<能力>を育むことが目標である。
・仮説に基づく課題や問題を提示し,客観的な情報を基に,論理的・批判的に考察することの重要性を説明できる。(A-3-1: 論理的・批判的思考力)
・事象を注意深く観察して,解決すべき問題を認識できる。(A-4-1: 問題発見・解決力)
・新しいことに挑戦する気持ちを持つことができる。(A-5-1: 挑戦力)

この科目は文理学部(学士(社会学))のDP及びCP3,4,5に対応しています。
授業の方法 必ず、下記 Googleサイトへアクセスし、受講手続きをして下さい。
https://bit.ly/suganoclass

初回授業から1週間以内に、 NU-AppsG を用いて Google Classroom のクラスへ参加(登録)する必要があります。
※ Blackboard ではないので注意して下さい。

授業について
授業:オンデマンド型授業
受講時間帯:授業時間帯に、PC/Mac/Chromebook/Linux 等で Google Classroom にアクセスし、課題、演習、テストを行う必要があります。
課題:各回において、課題付き要約を利用し、各自の理解度を確認

必要なもの
書籍:教科書
機材:PC/Mac/Chromebook/Linux 等。課題によっては、スマホでは実行できない場合もあります。
アカウント:要 NU-AppsG
ブラウザ:要 Google Chrome
※ Internet Explorer では動作しない場合あり。

===== FAQ =====
【1】PC/Mac/Chromebook で Google Chrome ブラウザを起動しましょう。
https://www.google.com/intl/ja_jp/chrome/

【2】日本大学の Google アカウント NU-AppsG にログインしましょう。
https://mail.google.com/a/g.nihon-u.ac.jp

NU-AppsG は、文理学部の Blackboard で使う [email protected] と別です。
NU-AppsG のアカウントやパスワードがわからない場合、パスワード再発行の申請をして下さい。
https://www.chs.nihon-u.ac.jp/faq4/

Google Classroom からの「通知を有効または無効にする」ことも可能ですが、受講時は、このメール NU-MailG を、定期的にチェックして下さい。
https://support.google.com/edu/classroom/answer/6141557?hl=ja

【3】Google Classroom の仮クラスへ参加しましょう。
仮クラスは、受講登録のための一時的なクラスです。授業のクラスとは別です。
仮クラスに参加するためのクラスコードを
http://bit.ly/suganoclass
に掲載しますので、確認をして下さい。
https://classroom.google.com/
にアクセスし、「+」アイコンをクリックし、クラスコードを入力し、仮クラスに参加します。
別の授業の仮クラスに、間違って参加をしないように注意して下さい。
なお、日本大学の Google アカウント NU-AppsG でログインをしないと、日本大学の Google Classroom に参加できません。

【4】「権限が必要です」と表示され、アクセスできず困った場合。
スマホやタブレットの Google Classroom アプリを使う場合に生じやすいです。
Google Classroom 内から Google フォームや Google ドライブへアクセスする際に、「権限が必要です」と表示される場合があります。
その場合、個人の Google アカウントを一時的にログアウトし、関連する一連のアプリで NU-AppsG にログインをして下さい。
「フォームを開けない」
https://support.google.com/docs/answer/160166?hl=ja
解決できない場合、スマホではなく PC/Mac を利用して下さい。

【5】仮クラス内の Googleフォームで、学籍番号と氏名を回答しましょう。
後日、受講資格のある方へ、授業のクラスへの招待メールが届きます。
NU-AppsG にログインして、メールをチェックし、授業のクラスへ参加して下さい。
https://mail.google.com/a/g.nihon-u.ac.jp

【6】Google Classroom にアクセスし、学習しましょう。
https://classroom.google.com/

本授業の事前・事後学習は,各2時間の学習を目安とします。
履修条件 新カリキュラムであり、令和2年度以降入学者しか履修できません。
初回授業から1週間以内に、 NU-AppsG を用いて Google Classroom のクラスへ参加(登録)する必要があります。
シラバスを読まずに、履修登録のみ行っても、成績評価はできません。
授業計画
1 (NU-AppsG のアカウント通知)、パスワードリマインダー、パスワード設定、 Google Classroom の説明とクラスへの参加、授業についての説明、教科書の構成、変量、データのばらつき (A-3-1)(A-4-1)(A-5-1)
【事前学習】アカウントとパスワードの管理、NU-AppsG、 Google Classroom について調べる。 (A-3-1) (2時間)
【事後学習】教科書 p.6-17 を復習。 (A-3-1) (2時間)
2 1. データ解析の第一歩 (A-3-1)(A-4-1)(A-5-1)
【事前学習】教科書 p.18-35 を予習し、探索的データ解析、散布図、幹葉表示、メディアン、箱ひげ図、外れ値に触れる。 (A-3-1) (2時間)
【事後学習】教科書 p.18-35 を復習し、 Google Classroom の課題を行う。 (A-3-1) (2時間)
3 2. データの位置とばらつきの可視化 (A-3-1)(A-4-1)(A-5-1)
【事前学習】教科書 p.36-48 を予習し、平均値、全偏差、処理平均、処理偏差、誤差偏差に触れる。 (A-3-1) (2時間)
【事後学習】教科書 p.36-48 を復習し、 Google Classroom の課題を行う。 (A-3-1) (2時間)
4 3. データとの「対話」と「モデル」 (A-3-1)(A-4-1)(A-5-1)
【事前学習】教科書 p.49-59を予習し、母集団、標本、アブダクション、統計的モデル、線形モデルに触れる。 (A-3-1) (2時間)
【事後学習】教科書 p.49-59を復習し、 Google Classroom の課題を行う。 (A-3-1) (2時間)
5 4. 統計モデリング (A-3-1)(A-4-1)(A-5-1)
【事前学習】教科書 p.60-72を予習し、モデル、本質、心理学的本質主義、記述統計学、推測統計学に触れる。 (A-3-1) (2時間)
【事後学習】教科書 p.60-72を復習し、 Google Classroom の課題を行う。 (A-3-1) (2時間)
6 5. ばらつきの数値化 (A-3-1)(A-4-1)(A-5-1)
【事前学習】教科書 p.73-81を予習し、偏差、偏差平方和、蜂群図に触れる。 (A-3-1) (2時間)
【事後学習】教科書 p.73-81を復習し、 Google Classroom の課題を行う。 (A-3-1) (2時間)
7 6. 自由度 (A-3-1)(A-4-1)(A-5-1)
【事前学習】教科書 p.82-95を予習し、平方和、データ数、自由度、分散、不偏分散に触れる。 (A-3-1) (2時間)
【事後学習】教科書 p.82-95を復習し、 Google Classroom の課題を行う。 (A-3-1) (2時間)
8 7. 確率変数と確率分布 (A-3-1)(A-4-1)(A-5-1)
【事前学習】教科書 p.96-105を予習し、確率変数、確率分布、ベルヌーイ分布、二項分布に触れる。 (A-3-1) (2時間)
【事後学習】教科書 p.96-105を復習し、 Google Classroom の課題を行う。 (A-3-1) (2時間)
9 8. 正規分布 (A-3-1)(A-4-1)(A-5-1)
【事前学習】教科書 p.106-114を予習し、正規分布、中心極限定理、最小二乗法に触れる。 (A-3-1) (2時間)
【事後学習】教科書 p.106-114を復習し、 Google Classroom の課題を行う。 (A-3-1) (2時間)
10 9. パラメトリック統計学 (A-3-1)(A-4-1)(A-5-1)
【事前学習】教科書 p.115-123を予習し、正規分布曲線、平均 $\mu$ と分散 $\sigma^2$ 、標準偏差 $\sigma$ 、パラメーター、期待値、確率密度関数に触れる。 (A-3-1) (2時間)
【事後学習】教科書 p.115-123を復習し、 Google Classroom の課題を行う。 (A-3-1) (2時間)
11 10. 確率分布 (A-3-1)(A-4-1)(A-5-1)
【事前学習】教科書 p.124-134を予習し、中心極限定理に触れる。 (A-3-1) (2時間)
【事後学習】教科書 p.124-134を復習し、 Google Classroom の課題を行う。 (A-3-1) (2時間)
12 11. 実験計画 (A-3-1)(A-4-1)(A-5-1)
【事前学習】教科書 p.135-141を予習し、実験計画法、反復実施、無作為化、局所管理、交絡に触れる。 (A-3-1) (2時間)
【事後学習】教科書 p.135-141を復習し、 Google Classroom の課題を行う。 (A-3-1) (2時間)
13 12. 完全無作為化法の分散分析(1) (A-3-1)(A-4-1)(A-5-1)
【事前学習】教科書 p.142-162を予習し、線形モデル、偏差分割式、自由度、平均平方、F値に触れる。 (A-3-1) (2時間)
【事後学習】教科書 p.142-162を復習し、 Google Classroom の課題を行う。 (A-3-1) (2時間)
14 12. 完全無作為化法の分散分析(2) (A-3-1)(A-4-1)(A-5-1)
【事前学習】教科書 p.142-162を予習し、帰無仮説、対立仮説、カイ二乗分布、F分布、棄却域、分散分析法に触れる。 (A-3-1) (2時間)
【事後学習】教科書 p.142-162を復習し、 Google Classroom の課題を行う。 (A-3-1) (2時間)
15 13. 乱塊法による分散分析 (A-3-1)(A-4-1)(A-5-1)
【事前学習】教科書 p.163-172を予習し、乱塊法、偏差分割に触れる。 (A-3-1) (2時間)
【事後学習】教科書 p.163-172を復習し、 Google Classroom の課題を行う。 (A-3-1) (2時間)
その他
教科書 三中信宏 『みなか先生といっしょに 統計学の王国を歩いてみよう』 羊土社 2015年
参考書 アラン・ダブニー (著)、グレディ・クライン (著)、山形浩生 (訳) 『この世で一番おもしろい統計学』 ダイヤモンド社 2014年
大上丈彦 (著)、メダカカレッジ (監修) 『マンガでわかる統計学 素朴な疑問からゆる〜く解説』 SBクリエイティブ 2012年
AP®︎ Statistics | Math | Khan Academy. https://www.khanacademy.org/math/ap-statistics
成績評価の方法及び基準 Google Classroom やオンライン教材による様々な課題(100%)
初回授業から1週間以内に、 NU-AppsG を用いて Google Classroom のクラスへ参加(登録)する必要があります。
課題、テスト、学習状況・理解度の確認、成績評価のため、 NU-AppsG と Google Classroom の利用が必要です。
Google Classroom のクラスに参加がない場合、成績評価が出来ません。
シラバスを読まずに、履修登録のみ行っても、成績評価はできません。
※ Blackboard ではないので注意して下さい。

以上を踏まえ、課題を通して (A-3-1)(A-4-1)(A-5-1)の修得状況を評価します。
オフィスアワー Google Classroom で行います。対面授業の場合は授業終了時。
備考 NU-AppsG、 Google Classroom を使えるようにすること。
シラバスの内容は学生の皆さんの学修の状況を考慮して、変更することもあります。また、事前学習・事後学習の時間は目安です。

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