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データと対話するための統計学

令和２年度以降入学者	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） Google Classroom のクラスコード i4cynsz https://classroom.google.com/ 補足情報や問い合わせは http://bit.ly/suganoclass を参照して下さい。日本大学の Google アカウント NU-AppsG によるログインが必要です。 https://mail.google.com/a/g.nihon-u.ac.jp Blackboard ID: 20210220 (Blackboard のコースへの登録はしなくても大丈夫です。Blackboard は授業では使いませんので、ご注意下さい。)
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	授業の形式：【講義】毎回、教科書の内容に沿って学び、確認課題を行います。より理解を深めたい方には、 Google Colaboratory による任意課題 (主に R) があります。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 ===== 【0】どうして Google Classroom を使うのですか？ Google Workspace (旧 G Suite) で Google ドキュメント、スプレッドシート、スライドは 100人同時に共同編集できるため遠隔授業でのコラボレーションに向いていること、 YouTube や Google ドライブとの連携、教材のダウンロード不可などアクセス制限を柔軟に設定できること、ネット上で得られる豊富な情報の恩恵、大学の日常業務とのスムースな連携、利用経験が一般社会でもそのまま生きること、 Google Colaboratory、 Google Apps Script (GAS)、 Google Cloud Platform (GCP) など様々な道が開かれる等の点で、今のところは、自分の用途においては Google Classroom が最適と判断しました。ただし、教員の NU-Apps と学生の NU-AppsG でドメインが異なり学生の作業環境を必ずしも確認できないこと、 NU-AppsG アカウントには学科情報は含まれておらず数字部分は複数学科で全く同じ番号がありうること、転部学生は学期の途中から NU-AppsG アカウントが変更となってしまうこと、 NU-AppsG アカウントの氏名を学生が変更してしまうと一体誰だか分からなくなること、学生がクラスから[登録を解除]すると Google Classroom 上での学習や活動の履歴が失われてしまうため Googleフォームの課題等でも記録をしておく必要があること、 Google 関連のツールは機能追加や仕様変更が生じうるのでキャッチアップが必要なこと等、汎用性が高い分、教員側で工夫をする必要があります。【1】 PC/Mac/Chromebook で Google Chrome ブラウザを起動します。 https://www.google.com/intl/ja_jp/chrome/ 【2】日本大学の Google アカウント NU-AppsG にログインします。 https://mail.google.com/a/g.nihon-u.ac.jp NU-AppsG は、文理学部の Blackboard で使う [email protected] とは別です。 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す。この授業では、問い合わせや受講登録のための一時的なクラスを設定しています（仮クラスでは、授業は実施しません）。仮クラスに参加するためのクラスコードは i4cynsz 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 i4cynsz 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 には参加できません。【4】「権限が必要です」と表示され、アクセスできず困る場合。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 あるいは、新規シークレットウィンドウを開き、 NU-AppsG へログインをして下さい。 https://support.google.com/chrome/answer/95464?hl=ja 自分で解決ができない場合でも、スマホではなく PC/Mac の Chrome ブラウザか Chromebook を利用すれば大丈夫です。【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す。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、学習します。 https://classroom.google.com/ ===== その他 ===== メディア授業(「遠隔授業」)については、文部科学省配布資料6「大学における多様なメディアを高度に利用した授業について」(2018.9.7) を参照して下さい。 https://bit.ly/mext20180907r6 データダイエットへの協力のお願い：遠隔授業を主催される先生方へ - イベント - 国立情報学研究所 / National Institute of Informatics https://www.nii.ac.jp/event/other/decs/tips.html 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	新カリキュラムのため、令和２年度以降の入学者のみ履修できます。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。

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（登録）、はじめての Google for Education (Google Workspace for Education Fundamentals)、 Google Meet、 Microsoft Office 365 アカウント（日本大学本部アカウントと文理学部アカウント）、文理学部教育用アカウント、情報掲示板 Comits2、Web履修システム CHIPS、文理学部 Blackboard、文理学部 Webex、日本大学本部 Zoom。 (A-3-1) 【事前学習】Google Workspace for Education Fundamentals (G Suite for Education) について理解を深めておく。 (A-3-1) （2時間）【事後学習】教科書 p.6-17 を復習。（A-3-1）はじめての Google for Education (Google Workspace for Education Fundamentals) (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. データリテラシー 2-1. データを読む（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. データリテラシー 2-2. データを説明する（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. データリテラシー 2-3. データを扱う（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） 4. オプション 4-7. データハンドリング（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年はじめての Google for Education https://gacco.org/ AP®︎ Statistics \| Math \| Khan Academy. https://www.khanacademy.org/math/ap-statistics eラーニング教材・講義動画配信 \| 数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム対応教材 http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/e-learning.html
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。 ※ 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	授業時間帯の前後を中心に Google Classroom で随時対応。ご質問・問い合わせは Google フォームへの記入・集約とし、差し支えない内容は Google Classroom 経由でのフィードバックとさせて頂きます。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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