科目一覧へ戻る | 2023/07/20 現在 |
開講科目名 /Class |
経営統計学Ⅰ/Business Statistics Ⅰ |
---|---|
授業コード /Class Code |
B600191003 |
開講キャンパス /Campus |
ポートアイランド |
開講所属 /Course |
経営学部/Business Administration |
年度 /Year |
2023年度/Academic Year |
開講区分 /Semester |
前期/SPRING |
曜日・時限 /Day, Period |
金2(前期)/FRI2(SPR.) |
単位数 /Credits |
2.0 |
主担当教員 /Main Instructor |
齋藤 政彦/SAITO MASAHIKO |
科目区分 /Course Group |
【専門教育科目】 〈経営情報科学コース選択必修科目〉/*** MAJORS *** 〈経営情報科学コース選択必修科目〉 |
遠隔授業 /Remote lecture |
No |
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Affiliation |
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齋藤 政彦/SAITO MASAHIKO | 経営学部/Business Administration |
授業の方法 /Class Format |
対面授業(講義と演習) |
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授業の目的 /Class Purpose |
近年、ビッグデータに代表されるように統計学に関する本は話題を呼んでおり、多数の書籍が出版され, 購入されている。経営学部では「マーケティング」や「経営戦略」に代表されるようにほとんどすべての分野の科目でデータを扱っている。卒業論文を作成する段階で統計分析が必要になってくるゼミが多数ある。また、就職して社会に出てからも、企業経営をより良く導くためにはデータ分析は必須不可欠なものになっている。この講義ではデータ分析に必要な基礎的知識を学ぶことが目的である。統計学は確率とは密接に関連しており、確率および周辺の知識を高校数学の学習からやり直すつもりで講義する。 |
到 達 目 標 /Class Objectives |
1.不確実な社会現象を確率の概念から理解することができる。 2.この科目を学習することによってデータの現れ方の原理を理解することができる。 3.経営データを分析するために必要な確率の原理を理解することができる。 |
授業のキーワード /Keywords |
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授業の進め方 /Method of Instruction |
講義中心で授業を進めますが、授業の途中でカードを配布して、最後に当日学習した内容に関連した演習問題を解いて、当日に学んだことを理解します。 |
履修するにあたって /Instruction to Students |
授業中に計算をするので平方根(ルート)計算もできる電卓を必ず持ってくること。授業を受ける前にはテキストを予習しておいてください。また、テキストの例題、演習問題や時間内に行う演習問題を繰り返して復習して下さい。授業中の飲食や私語は禁じます。 |
授業時間外に必要な学修 /Expected Work outside of Class |
テレビや新聞・雑誌等で扱われるデータには関心を持ってください。例えば、いろいろなランキング、テレビ視聴率などいろいろなデータに関心を持ってください。 |
提出課題など /Quiz,Report,etc |
講義と連続して演習問題で理解を深める。演習問題の正解は基本的に次回の講義の最初に前回の復習も兼ねて解説する。 |
成績評価方法・基準 /Grading Method・Criteria |
定期試験60%、時間内演習40%で評価する。 |
テキスト /Required Texts |
塩出、今野著『経営系学生のための基礎統計学 改訂版』共立出版 |
参考図書 /Reference Books |
No. | 回 /Time |
主題と位置付け /Subjects and position in the whole class |
学習方法と内容 /Methods and contents |
備考 /Notes |
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1 | 第1回 | 経営統計学Ⅰで学ぶこと | 経営統計学Ⅰで講義する内容についてシラバスを用いて説明する。 | |
2 | 第2回 | 順列と組み合わせ ~リーダーの決め方とグループの作り方~ |
ITパスポート、公務員試験、SPIなどでもよく出題される順列・組合せについて講義する。(テキスト1.1) | |
3 | 第3回 | 可能性から確率へ | 統計学の背景となる確率について講義する。(テキスト1.2) | |
4 | 第4回 | 条件付き確率とベイズの定理 | 条件付き確率と、それを用いたベイズの定理について講義する。(テキスト1.3) | |
5 | 第5回 | 資料の整理と第1章の章末問題 | 集めたデータの整理の仕方とそこから得られる意味について講義する。(テキスト1.4) | |
6 | 第6回 | 確率変数と確率分布~離散型確率分布~ | 離散型の確率と確率分布について講義する。(テキスト2.1、2.2) | |
7 | 第7回 | 問題演習(1) | 前半の内容に関する問題演習を行う。 | |
8 | 第8回 | 中間試験 | 前半の内容に関する中間試験を行う。 | |
9 | 第9回 | 様々な離散型確率分布 | 離散型確率変数も様々あるが、それらの中で主要なものについて講義する。(テキスト2.3) | |
10 | 第10回 | 連続型確率分布 | 個数や人数でなく、長さや量のような連続的に変化する確率変数について講義する。(テキスト2.4) | |
11 | 第11回 | 正規分布の再生性と標準正規分布 | 統計分析で最も基本的な確率分布である正規分布について詳しく講義する。(テキスト2.5) | |
12 | 第12回 | 正規近似 | 様々な確率分布がデータ数が増えれば正規分布で近似できることについて講義する。(テキスト2.6) | |
13 | 第13回 | 偏差値 | 異なったデータを比較するための基準値となる偏差値について講義する。(テキスト2.7) | |
14 | 第14回 | 2次元確率分布と第2章の章末問題 | 2種類の確率変数の関係について講義する。(テキスト2.8) | |
15 | 第15回 | 問題演習(2) | 後半の内容に関する問題演習を行う。 |