シラバス詳細

タイトル「2026年度シラバス」、カテゴリ「豊橋校舎-共通教養科目（豊橋）」

科目情報

科目名

統計学入門
講義名

統計学入門
クラス

TD
担当教員

河上　哲
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

火２
講義室

１１１教室
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

大学で学ぶ統計学への導入

概要 Synopsis

本授業では，高校数学の復習を行いながら，大学で必要となる統計学の基礎を体系的に学修する．データの平均や分散などの記述統計から，確率分布，推定，仮説検定へと段階的に理解を深める．計算方法の習得にとどまらず，統計的結果を適切に解釈し，社会経済現象をデータに基づいて分析する力を養うことを目的とする．

到達目標 Aim

受講者は本授業を通じて，次の能力を修得することを目標とする．
1．記述統計の基本的計算と解釈ができる．
2．確率分布の基礎理論を理解できる．
3．推定と仮説検定の基本的な考え方と手順を説明できる．

授業形態 Class style

本授業は対面形式で実施する．講義による理論説明に加え，授業内で計算演習を行い，理解の定着を図る．必要に応じて配布資料や演習問題を提示し，復習課題を課す．授業資料はMoodleを通じて配布する．

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

1．授業ガイダンス：なぜ統計学を学ぶのか
2．データの種類と分布
3．分布の代表値
4．分散と標準偏差
5．標準化と偏差値
6．散布図と共分散
7．相関係数
8．母集団と標本
9．確率変数と確率分布
10．確率変数の性質
11．二項分布
12．正規分布
13．標本平均の分布
14．母平均の推定
15．仮説検定

準備学習・事後学習 Preparation, review

事前学習：授業資料および参考図書を用いて，該当範囲の基本概念を予習する．
事後学習：授業資料および参考図書を活用して演習課題に取り組み，理解の定着を図る．

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

すべて教室内で実施する．

成績評価の方法と基準 Evaluation&criteria

総合評価で評価する．
・授業内で提示する演習課題（20％）：授業内容に基づく基礎計算力と概念理解の定着状況を随時評価する．
・学期末試験期間中に実施する筆記試験（80％）：統計学の基礎概念と計算方法の理解度，および結果の解釈力を総合的に評価する．

定期試験期間中の試験実施方法 Exam period

定期試験期間中に筆記試験を実施する。An exam will be held 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

授業内での講評，Moodle，メール等を通じて適宜フィードバックを行う．

テキスト Textbooks

指定なし

参考図書 References

涌井吉幸・涌井貞美『統計学の図鑑』技術評論社
日本統計学会編『日本統計学会公式認定 統計検定3級対応 データの分析』東京図書
日本統計学会編『日本統計学会公式認定 統計検定2級対応 統計学基礎』東京図書

リンク Link

関連する科目、履修者への要望など Requests, etc

・「統計学基礎」「データ分析論」をはじめとする統計関連科目および研究活動の基盤となる科目である．
・高校数学Ⅰ・数学A・数学Bで学習した統計および確率に関する内容を事前に復習しておくこと．

SDGsとの関連 Related SDGs

使用するLMS

・Moodle

担当教員への連絡方法

Moodleに記載のメールアドレス宛に連絡すること．