シラバス詳細

タイトル「2025年度シラバス」、カテゴリ「豊橋校舎-共通教養（教育）科目」

科目情報

科目名

統計入門
講義名

統計入門
クラス

TA
実務経験のある教員による講義
キャンパス区分

豊橋校舎
開講学期

春学期
曜日・時限

金２
科目種別

講義
科目区分

数理情報
単位区分

選必
単位数

2
準備事項

備考

【学位授与方針（ディプロマ・ポリシー）と授業科目の関連】 各授業科目は、各学部・学科・研究科の定める学位授与方針（ディプロマ・ポリシー）と教育課程の編成・実施方針（カリキュラム・ポリシー）に基づき、カリキュラム上に配置されています。学位授与方針と各授業科目との関連については、カリキュラム・マップに掲載されています。カリキュラム・マップでは、科目毎に到達目標を示し、それらの到達目標が、DPとCPに基づき設定された学習・教育目標、国際理解、地域理解・地域貢献のどの項目と関連するのかを示します。 https://www.aichi-u.ac.jp/profile/concept#b-712470

講義情報

テーマ Theme

統計学の基礎（記述統計、推測統計）の習得

概要 Synopsis

統計学の基本概念と手法（記述統計、推測統計）を学び、データの整理・分析を行う能力を身につける。

到達目標 Aim

以下の能力を身につけることを目指す。
・基本的な統計学の概念を理解する
・データを整理し、適切なグラフや指標を用いて表現できる
・推測統計の考え方を理解し、仮説検定を行うことができる

授業形態 Class style

全般を通じて、多くの計算問題を扱い、それらの計算問題を実際に自力で処理できることを目指すが、同時に、「なぜその計算を行うのか？」、「その計算の意味は？」を確認しながら進めていく。そのため、各単元の内容と問題の解説を踏まえて、受講者は練習問題を数問解いて提出する課題も多く取り入れる。課題は全てMoodle上で提出するという形をとる。

使用言語 Language(s)

日本語のみ Japanese only

アクティブ・ラーニングActive Learning 

内容・スケジュール Contents, schedule

統計学の基礎
1.ガイダンス（授業の概要、統計学の意義）

データの整理と可視化
2. 度数分布表、ヒストグラム
3. 平均値、中央値、最頻値、分散、標準偏差
4. 散布図、共分散、相関係数、回帰直線（1）
5. 散布図、共分散、相関係数、回帰直線（2）

母集団と標本
6. 母集団、標本、不偏推定量（1）
7. 母集団、標本、不偏推定量（2）

区間推定
8. 母平均の区間推定（1）
9. 母平均の区間推定（2）

検定
10. 母平均の検定（1）
11. 母平均の検定（2）
12. 母平均の差の検定（1）
13. 母平均の差の検定（2）
14. 等分散の検定

まとめ
15.まとめ

準備学習・事後学習 Preparation, review

<準備学習>教科書の解説に目を通しておくこと。
<事後学習>講義で扱われた問題と練習問題を復習し、課題に取り組むこと。

準備学習・事後学習の時間

準備学習１時間　事後学習３時間（２単位科目）

学外授業 Outside activities

予定はない

成績評価の方法と基準 Evaluation&criteria

筆記試験は実施しない．
平常評価（100％）: 毎回の講義の中で提示する練習問題を解いて課題としてMoodle上で提出する。基礎的問題、応用問題を、自分自身で計算し処理できること、また、計算のための理論について、概念的に解説できることを確認する。

定期試験期間中の試験実施方法 Exam period

定期試験期間中には筆記試験を実施しない。No exams are required during the exam period.

課題（試験やレポート等）に対するﾌｨｰﾄﾞﾊﾞｯｸの方法

解答例をMoodleに提示する。

テキスト Textbooks

石村園子・畑宏明 著「すぐわかる確率・統計」（東京図書）
ISBN978-4-489-02419-1

参考図書 References

高校で使用した教科書

リンク Link

関連する科目、履修者への要望など Requests, etc

SDGsとの関連 Related SDGs

質の高い教育をみんなに Quality education

担当教員への連絡方法

メール（nakamura.yasuyuki.f1@f.mail.nagoya-u.ac.jp）で連絡してください。