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

統計学入門
講義名

統計学入門
クラス

TB
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

秋学期
曜日・時限

金３
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

統計の初歩: データの分布から正規分布まで

概要 Synopsis

政府機関や会社組織などの組織や集団、場合によっては個人の行動を決定する際に、エビデンスが求められることが多々有ります。エビデンスとして最も利用されるのが、必要なデータを加工した統計情報です。統計情報は、それなりに客観的な情報ですが、統計学に関する知識が無ければ有用な情報を引き出すことができません。

この講義では、統計データとは何かということから、データの加工や分析方法の初歩を学びます。

到達目標 Aim

数値データを適切に統計処理できるようになり、処理結果を解釈できるようになることです。

授業形態 Class style

講義と演習

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

1. イントロダクション: 統計をとって分かること
2. 度数分布表とヒストグラム(1)
3. 度数分布表とヒストグラム(2)
4. データの記述と代表値(1)
5. データの記述と代表値(2)
6. データの記述と代表値(3)
7. データの記述と代表値(4)
8. 正規分布(1)
9. 正規分布(2)
10. 正規分布(3)
11. 正規分布(4)
12. 正規分布(5)
13. 統計とグラフ
14. 母集団と標本
15. まとめ

準備学習・事後学習 Preparation, review

<準備学習> 授業前に講義資料をMoodleにアップロードするので、予習してください。
<事後学習> 授業時間中に出した課題を完成させてください。

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

<準備学習> 授業前に講義資料をMoodleにアップロードするので、予習してください。
<事後学習> 授業時間中に出した課題を完成させてください。

成績評価の方法と基準 Evaluation&criteria

第２回以降毎回課題を出します。課題の平均点で評価します。

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

課題の回答を、次回の授業の冒頭で解説します。

テキスト Textbooks

坂東昌子他，「統計学入門・基礎 7訂版 2024」

参考図書 References

熊原啓作,、渡辺美智子、「身近な統計」放送大学教育振興会

リンク Link

関連する科目、履修者への要望など Requests, etc

課題でExcelを使います。グラフの作成、関数の使い方を知っていることを前提に授業を進めます。予め「情報リテラシー入門」で単位を取得できる程度にExcelを使えるようになった上でこの授業を履修してください。ただし、「情報リテラシー入門」の単位を履修の条件にはしません。

SDGsとの関連 Related SDGs

担当教員への連絡方法

電子メールで連絡してください。アドレスは、
a1300129@vega.aochi-u.ac.jp
です。