基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	経営情報処理Ⅰ／Management Information Processing Ⅰ
授業コード ／Class Code	B600211001
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	前期／SPRING
曜日・時限 ／Day, Period	木2(前期)／THU2(SPR.)
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），対面授業（演習）
授業の目的 ／Class Purpose	企業経営やビジネスに活用される大量の経営情報の中から必要な情報を抽出してデータを解析し活用する能力のニーズは高くなっている． この講義では，経営統計学で学習した統計学の知識と基礎情報処理実習で学習したコンピュータの操作を活用し，経営企画や経営戦略に必要な情報，さらに問題をシステム化するのに必要な数理情報の知識・技術について学習し，講義中に実施する演習や課題を通して，レポートや卒業論文作成時に有用な統計データの基本的な解析方法，および情報処理技術の習得を目的とする．
到　達　目　標 ／Class Objectives	基本的な統計量について特徴を説明できる． Excelを使って基本的な統計量の計算ができる． Excelを使って推定に関する統計処理が行える．
授業のキーワード ／Keywords	データ分析，Excel，統計学
授業の進め方 ／Method of Instruction	経営統計学と基礎情報処理実習で学習した内容を基本に講義を進める． 実習を中心として講義を進めるので，なるべく遅刻・欠席しないこと． このクラスは大学の情報処理実習室のパソコンを使用して統計処理を学ぶクラスなので，特に断りのない限り作成したファイルを保存するためのUSBメモリを持参すること．
履修するにあたって ／Instruction to Students	本科目は対面実施を基本とするが，LMS（Moodle）を用いたオンライン（オンデマンド）実施を併用する． 欠席，遅刻（担当者よりも遅い入室），早退は成績評価において減点の対象となる． （注）オンライン実施回についても，原則，コンテンツアップの1週間後に設定される期限までに視聴しない場合は欠席とみなす．
授業時間外に必要な学修 ／Expected Work outside of Class	予習：テキストに目を通しておくこと．必要であれば，統計学のテキストを復習しておくこと． 復習：講義で学習した統計処理，エクセルの操作方法を復習し，内容の理解に努めること． 1時間程度の授業時間外学修が目安である．
提出課題など ／Quiz,Report,etc	数回の課題を実施予定
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	課題（数回実施予定）を100%で評価するが，欠席は1回あたり10点，遅刻・早退は5点を成績から控除する．
テキスト ／Required Texts	涌井良幸・涌井貞美著『初歩からしっかり学ぶ実習統計学入門』技術評論社
参考図書 ／Reference Books	塩出省吾・今野勤著『経営系学生のための基礎統計学 改訂版』共立出版

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	ガイダンス	講義の概要，進め方についての説明．
2	第2回	度数分布表の作成	度数分布表の作成法，ヒストグラム作成法を理解する．
3	第3回	基礎統計量1	代表値の算出法，分散と標準偏差，変量の標準化を理解する．
4	第4回	基礎統計量2	共分散と相関係数の意味と求め方を理解する．
5	第5回（オンデマンド実施）	課題	基本的な統計量の意味とその求め方に関する課題を通して理解を深める．
6	第6回	確率論の基本	確率の定義，確率変数と確率分布を理解する．
7	第7回	確率分布1	正規分布，標準正規分布とこれらの100p%点を理解する．
8	第8回	確率分布2	t分布，カイ2乗分布とこれらの100p%点を理解する．
9	第9回	確率分布3	カイ2乗分布，F分布とこれらの100p%点を理解する．
10	第10回（オンデマンド実施）	課題	確率分布とその100p%点の求め方に関する課題を通して理解を深める．
11	第11回	推定の準備	推定を行う上で必要な概念である，母集団と標本の関係，不偏分散等を理解する．
12	第12回	推定1	区間推定の考え方を理解する．
13	第13回	推定2	母平均の推定（分散が既知の場合，未知の場合）を理解する．
14	第14回	推定3	母比率の推定，母分散の推定を理解する．
15	第15回（オンデマンド実施）	課題	推定に関する課題を通して理解を深める．