基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	経営統計学Ⅱ【DS】／Business Statistics Ⅱ
授業コード ／Class Code	B600201002
開講キャンパス ／Campus	ﾎﾟｰﾄｱｲﾗﾝﾄﾞ
開講所属 ／Course	経営学部／Business Administration
年度 ／Year	2023年度／Academic Year
開講区分 ／Semester	後期／AUTUMN
曜日・時限 ／Day, Period	木1(後期)／THU1(AUT.)
単位数 ／Credits	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	伊藤　健／ITO TAKESHI
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

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
伊藤　健／ITO TAKESHI	経営学部／Business Administration

授業の方法 ／Class Format	対面授業（講義）
授業の目的 ／Class Purpose	社会にはいろいろな経営データが存在しており、その分析ができれば企業は経営をより優位に展開できる。この講義ではいろいろな統計データを分析する手法を学習する。統計データを分析するというのは単にグラフを書いたり表にしたりするだけでなく、理論的背景を伴った分析により相手を納得させるものである。 ICT，IoTの発達によって様々なデータが容易に収集できるようになり，それらが企業経営をはじめとした意思決定，経営戦略の材料として活用されている．しかし，得られたデータの分析方法によっては誤った行動指針を導くことにもなりかねず，正しい知識を身に付けることは今後のキャリアにとって有効なものとなる．また，統計学はデータサイエンスの基盤となる概念の一つであり，データサイエンティストを目指す者にとっては必ず修めておくべきものでもある． 経営統計学IIではIの内容をふまえ，統計的推論の基本概念と，代表的な推論方法について学ぶ．
到　達　目　標 ／Class Objectives	・統計的推論の基本事項を理解できる． ・様々な統計分析結果が示す内容を理解し，物事の真偽について統計的な判断ができる． ・データの収集，分析を行い，説得力のある主張や意思決定を行うことができる．
授業のキーワード ／Keywords
授業の進め方 ／Method of Instruction	各回のテーマについて講義による説明を行うが，それらの理解を促すためにLMS（Moodle）で演習問題に取り組む必要がある（締切り有り）．
履修するにあたって ／Instruction to Students	各回で用いるスライドはPDF資料としてLMSを通じて配布する（アップロード期限有り）ので各自ダウンロードし，必要に応じてプリントアウトして講義に持参するなど，各自で利用方法を工夫すること．また，到達度確認セッションでは電卓を利用するので，平方根（ルート）計算もできる電卓を準備しておくこと（ただし，関数電卓，スマートフォン等は不可）．なお，講義中の飲食，私語は一切禁止する．
授業時間外に必要な学修 ／Expected Work outside of Class	事前配布する資料やテキストによって予習を行う必要がある，また，講義で扱った内容について復習を行う必要があるのは勿論であるが，LMS上で実施する演習課題にも取り組む必要がある．
提出課題など ／Quiz,Report,etc	講義で取り扱う内容に対応する演習課題を，原則，毎回実施する．
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	LMSで実施する演習の得点率を全体の40%に，到達度確認セッションの得点率を全体の60%に圧縮して総合評価を行う．また，2回実施する到達度確認セッションのいずれかを受けていなければ，成績評価は行わない．
テキスト ／Required Texts	塩出，今野「経営系学生のための基礎統計学 改訂版」共立出版（2,000円：税別）
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
1	第1回	母平均の区間推定	母集団の平均値をある範囲で推定する方法について説明する．
2	第2回	母平均の検定	母集団の平均値に関する主張について，その妥当性を確認する方法を説明する．
3	第3回	母分散の区間推定・検定	母集団の分散に関する区間推定・検定について説明する．
4	第4回	2つの母集団の推定・検定	2つの母集団を比較するための推定・検定について説明する．
5	第5回	母比率の推定・検定	比率に関するデータの推定・検定について説明する．
6	第6回	母比率の差の推定・検定	2つの母集団の母比率に対し，その差に関する推定・検定について説明する．
7	第7回	等分散の検定と分散比の推定	2つの母集団の分散に対し，それらの比に関する推定・検定について説明する．
8	第8回	到達度確認セッション1	本講義前半の内容について，その理解度を確認する．
9	第9回	分割表と独立性の検定	2種類の属性間の独立性に関する検定について説明する．
10	第10回	適合度の検定	仮定している確率分布の妥当性を検定する方法について説明する．
11	第11回	相関分析	2つの属性間の相関関係について説明する．
12	第12回	回帰分析	2つの属性間の回帰直線の求め方について説明する．
13	第13回	符号検定	ノンパラメトリック検定における符号検定について説明する．
14	第14回	ウィルコクソンの順位和検定	ノンパラメトリック検定におけるウィルコクソンの順位和検定について説明する．
15	第15回	到達度確認セッション2	本講義後半の内容について，その理解度を確認する．