科目名
(英語名) |
応用統計学b 【A2】
() |
| 担当教員 |
西村 まどか |
| 開講時期 |
秋学期 |
| 科目ナンバー |
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| 授業コード |
1359 |
| 単位 |
1 |
| 授業概要 |
経営コースの科目の前提知識に必要なコンピュータを用いたスキルを身につける。 |
| 到達目標 |
経営コースで指定された教科書の統計用語を理解し、プログラムを組み、データの適切さが議論できる。 |
| スキルの育成方法 |
データの変換方法、データの取扱い、正しいグラフの選び方等が理解できることにより、読解力、情報収集力、論理的思考力を身につける。 |
| 授業計画 |
| 回 | 授業内容 | 事前事後学修内容・所要時間 |
|---|
| 1 | 応用統計学aの復習 | [事後] 離散型確率変数の予習 (2 時間) |
| 2 | 離散型確率変数 | [事後] 連続型確率分布の予習 |
| 3 | 離散型確率分布 | [事後] 仮説検定の予習 (2 時間) |
| 4 | 仮説検定 | [事後] 回帰分析の予習 (2 時間) |
| 5 | 回帰分析 | [事後] 回帰分析の復習 (2時間) |
| 6 | まとめ | [事前] 発表準備 2 時間 |
| 7 | ふりかえり | [事後] 今まで学んだことをまとめる(2時間) |
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受講者の事前知識と進度により適宜変更する。
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| 成績評価基準 |
毎回の課題(30%)、受講態度(20%)、課題に関する質疑応答(30%)、最終レポート(20%, A4 ２枚 2000字程度, 講義内容をまとめたもの) |
| 前提科目 |
応用統計学a |
| 後継科目 |
専門演習II |
| 教科書 |
Python で理解する統計解析の基礎 谷合廣紀 技術評論者 ISBN978-4-297-10049-0 |
| 参考書 |
データ分析ツール Jupyter 入門 掌田津耶乃 秀和システム ISBN978-4-7980-5476-6 |
| その他・注意事項 |
毎回課題提出がある。次回の項目の理解のため予習および復習、グループ内での自主的な準備を求める。講義前に講義ノートで指定するソフトウェアを計算機にインストールして準備すること。
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