シラバス参照

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講義名 ２５春　前期／統計学　※変更の可能性があります
基準単位数 1
科目区分 経営数理・問題解決（コア）
必修・選択 選択
配当年次 1・2年次
学修期間 学修期間1/2学期

担当教員
氏名
◎ 沖吉 真実

オフィスアワー eラーニングサイトおよびメールでの質疑応答を受け付けています。
（メールアドレスは大学院グループウェアのアドレス帳でご確認ください）
授業の概要 現在、私たちは多くの情報に囲まれて生活しています。情報化社会において、あふれる情報の中から、価値あるデータを見つけ出し、そのデータを活用するスキルはますます重要となってきます。データを活用する能力を身に着けることは、ビジネスやキャリアの成功につながります。
近年はＡＩの発達により比較的簡単にデータ分析を行うことが可能となってきましたが、必要最低限の正しいデータの取扱いや分析方法を知らなければ、正しい判断を行うことはできません。統計学は情報を読み解く力を養う第一歩であり、データに基づき問題解決や意思決定、未来の予測に役立つ重要な科目となります。本講義では、理系文系を問わず、様々な職種・業種で求められる「情報リテラシー」を身につけ、「情報を正確に解釈し、有効に活用する力」を養うことを目指します。
学修目標 統計学の基礎を学び、実務で活かせるデータ分析力を養うこと。またデータを活用し、問題解決や客観的な意思決定を行う力を磨くことでキャリアアップにつなげることを目標としています。
授業計画（各章）
第1回
タイトル
第１章　統計学概論
内容
第１節 本講義の概要
第２節 統計学とは
第３節 統計解析への準備
第2回
タイトル
第２章　記述統計
内容
第１節 データの整理
第２節 データの可視化
第３節 分散と標準偏差
第3回
タイトル
第３章　相関分析
内容
第１節 散布図
第２節 共分散と相関係数
第３節 巣回帰分析
第4回
タイトル
第４章　さまざまな確率分布
内容
第１節 確率変数と確率分布
第２節 離散型と連続型
第３節 正規分布
第5回
タイトル
第５章　推測分布
内容
第１節 点推定
第２節 区間推定
第３節 仮説検定
第6回
タイトル
第６章　複数母集団に関する検定
内容
第１節 χ２検定
第２節 ｔ検定
第３節 分散分析
第7回
タイトル
第７章　多変量解析
内容
第１節 重回帰分析
第２節 コンジョイント分析
第３節 主成分分析
受講上の留意点 大学の既定のスケジュール通りに遅延なく受講してください。
成績評価基準 出席状況30％、各章確認テスト30％、期末試験40％
必読書籍 特になし。
参考書籍 ・菅民郎「Excelで学ぶ統計解析入門」オーム社
・デビッド・Ｍ・リヴィーン「ビジネス統計学　原書６版」丸善出版
・末吉正成ら「EXCELビジネス統計分析」翔泳社
・東京大学教養学部統計学教室「統計学入門」東京大学出版会
その他 統計学には数学的要素が多く含まれていますが、本講義では文系学習者でも理解して頂けるように、可能な限り難しい数式などを用いないようにしています。講義内容はできるだけ前提知識を要さない内容を心がけ、必要に応じて参考文献などを示します。ただし、高校数学程度の内容（数列、集合と確率など）を理解しておくことが効果的な学習のために役立ちます。

※本シラバスは開講前に変更になる可能性があります。ご留意ください。
事前学修・発展学修 事前学修：
・本講義では前提知識を要さないように心がけて授業を構成していますが、基本的な数学の知識（数列計算、集合と確率など）があれば、よりスムーズな理解につながります。各章の講義前に参考書籍の該当箇所を読むことで、授業への理解が深まります。
・各章の小テストは、必ず理解して頂きたい重要なポイントを小テストとして出題しています。授業動画を視聴する前に小テストに目を通すことで、講義のポイントを理解しやすくなります。

発展学修：
・小テストで間違えたところは、一度で終わりではなく何度か繰り返して復習することで知識の定着に役立ちます。
・各章で学んだ統計手法は、実際にデータセットと統計解析ツールを用いて演習を行ってください。
・各統計手法は自分の関連または興味のある分野（ビジネス、医療、社会科学、工学など）での具体的な活用方法について考察を行ってください。特に、自身の専門分野に関連するデータを使って統計解析を行うことで理解が深まり、実際のビジネス現場で統計学の知識を活用できる実践力向上につながります。
対面授業
対面授業は実施しません。