| サブタイトル | | |
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| 科目のねらい | | | 統計学は， 様々な分野で必須の知識となっています。 授業では， 基本的な記述統計 （度数分布表， ヒストグラム， 平均・分散・標準偏差， 正規分布） と推測統計 （推定と検定） の復習から始めて， 多変量解析 （多重回帰分析， 判別分析， 主成分分析， 因子分析， クラスタ分析， 数量化など） と学習していきます。 推定と検定， および多変量解析においては毎回， 原理的な説明のあと， ExcelやExcel VBAやＲ等を用いての簡単な計算機演習を予定しています。 |
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| 到達目標 | | (1) 基本的な記述統計（度数分布表、ヒストグラム、平均・分散・標準偏差、正規分布）と推測統計（推定と検定）の復習。
(2) 多変量解析（多重回帰分析、判別分析、主成分分析、因子分析、クラスタ分析、数量化など）の原理を新たに学ぶ。
(3) 上記の内容に関する例題を用いて、EXCELやSPSS(場合によってはR)などで計算機演習を行う。 |
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授業の内容・
計画 | | （１） 度数分布表とヒストグラム
（２） 平均・分散・標準偏差の計算
（３） 二項分布と正規分布
（４） その他の確率分布
（５） 比率推定 （原理と演習）
（６） 平均推定 （原理と演習）
（７） 分散推定 （原理と演習）
（８） 仮説検定 （原理と演習）
（９,10） 相関分析 （原理、演習）
（11,12） 回帰分析 （原理、演習）
（13,14） 判別分析 （原理、演習）
（15,16） 主成分分析 （原理、演習）
（17,18） 因子分析 （原理、演習）
（19,20） クラスタ分析 （原理、演習）
（21,22） 数量化Ⅰ類 （原理、演習）
（23,24） 数量化II類 （原理、演習）
（25,26） 数量化III類 （原理、演習）
（27,28） 数量化IV類 （原理、演習）
（29,30） 課題実習 |
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評価方法
（基準等） | | | 計算機演習４０％、 課題レポート4０％、質疑応答など授業への参加度20％で総合評価 |
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授業外の学修
(予習･復習) | | 授業は教科書にそって行い、必要に応じてプリントを配布します。授業開始前に、教科書の該当箇所を読んでおき、履修内容を把握しておいてください。授業３ヵ月の間に教科書の最初から最後まで読んでしまうつもりで。
配布されたプリントは、必ず授業後に目を通しておいてください。
また、大学や地域の図書館には、授業内容に関連する書籍が数多くあります。授業で聞いた内容だけで満足するのではなく、その内容に関連した書籍を多く読み、授業内容以上の幅広い知識や考え方を身につけることを心がけてください。 |
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教科書・
参考書 | | 鳥居泰彦、「はじめての統計学」、日本経済新聞社、2233円＋税
内藤純也・秋川卓也、「文系のためのSPSS超入門」、プレアデス出版、1600円＋税
必要に応じ授業内でプリントを配布します。 |
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| 参照URL | | |
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| 質疑応答 | | |
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| 備考 | | | 大学や地域の図書館で、授業内容に関連する書籍をできるだけ探し出して読むようにしてください。関連知識はインターネットからも容易に得られますが、そのような簡単に得られる知識や考え方は、他の人でも容易に身に付けられます。それだけでは、他の人と同じような知識や考え方しか身につかず、あなた独自の知識や考え方を作り上げていくことは難しい。その場合、あなたの代わりになるような人はいくらでも出てきます。（他の誰でもなく）あなた独自の知識や考え方を身につけるためには、その分野に関連した広範な読書をお勧めします。 |
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| 更新日付 | | 2018/02/06 17:36:44 |