日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20232023 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
経営学部/College of BusinessCollege of Business |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
BT067/BT067BT067 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
統計学入門-推測統計- |
| 授業形態/ Class FormatClass Format |
対面（一部オンライン）/Face-to-face (partially online)Face-to-face (partially online) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
|
| 授業形式/ Class StyleCampus |
|
| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
秋学期2/Fall Semester2Fall Semester2 |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
月1/Mon.1 Mon.1 , 金5/Fri.5, Fri.5 ログインして教室を表示する（Log in to view the classrooms.） |
| 単位/ CreditsCredits |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
BUS2200 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
科目コード登録/Course Code RegistrationCourse Code Registration |
| 配当年次/ Assigned YearAssigned Year |
配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。 |
| 先修規定/ Prerequisite RegulationsPrerequisite Regulations |
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| 他学部履修可否/ Acceptance of Other CollegesAcceptance of Other Colleges |
|
| 履修中止可否/ Course CancellationCourse Cancellation |
|
| オンライン授業60単位制限対象科目/ Online Classes Subject to 60-Credit Upper LimitOnline Classes Subject to 60-Credit Upper Limit |
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| 学位授与方針との関連/ Relationship with Degree PolicyRelationship with Degree Policy |
|
| 備考/ NotesNotes |
To understand the main ideas of statistics and to acquire the ability to effectively utilize various data that abound in today's society.Based on the descriptive statistics learned in "Business Literacy 1," the course will cover a comprehensive study of inferential statistics.
Estimating confidence intervals and hypothesis testing while understanding the relationship between population and sample and various probability distributions.In addition, the student will be able to perform regression analysis and interpret the analysis.Through Business Literacy 1 and 2, students will learn how to see and think statistically.
| 1 | 推測統計について |
| 2 | 統計的推定の仕組み：標本分布 |
| 3 | 統計的推定の仕組み：大数の法則と中心極限性定理 |
| 4 | 統計的推定：平均値の推定 |
| 5 | 統計的推定：比率の推定 |
| 6 | 仮説検定1：仮説検定の基本（仮説、2種の過誤、有意水準） |
| 7 | 仮説検定2：平均値の検定 |
| 8 | 仮説検定3：2群の平均の差の検定 |
| 9 | 仮説検定4：比率の検定 |
| 10 | 独立性の検定 |
| 11 | 回帰分析：単回帰分析 |
| 12 | 回帰分析：重回帰分析 |
| 13 | 総合演習 |
| 14 | まとめ |
板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above
ビジネスリテラシー1の内容については、理解しているものとして授業を行う。
授業時間外の学習については、必要に応じて別途指示する。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
小テストまたはレポート（計2回）(30%) クイズ・授業内課題(40%) 授業内テスト(30%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 特に定めない。資料を配付する。 |
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 必要に応じて、授業内で紹介する。 |
授業は、対面（一部オンライン）で実施します。月曜日がオンラインで、金曜日が対面です。
なお、初回もしくは最終回が月曜日の場合は、対面になります。
授業ではExcelを使用するため、パソコンを用意して参加してください。
この授業とビジネスリテラシー１を合わせて履修することにより、統計の基礎を身につけることができる科目構成になっています。
統計学の主要な考え方を理解し，現代社会にあふれるさまざまなデータを有効に活用できる素養を身につける。「ビジネスリテラシー１」で学んだ記述統計を踏まえ，推測統計を網羅的に学ぶ。
To understand the main ideas of statistics and to acquire the ability to effectively utilize various data that abound in today's society.Based on the descriptive statistics learned in "Business Literacy 1," the course will cover a comprehensive study of inferential statistics.
母集団と標本の関係や各種の確率分布を理解しながら、信頼性区間の推定や仮説検定を行う。さらに回帰分析を行い、分析の解釈ができるようになる。ビジネスリテラシー１と２を通じて、統計的なものの見方や考え方を身につける。
Estimating confidence intervals and hypothesis testing while understanding the relationship between population and sample and various probability distributions.In addition, the student will be able to perform regression analysis and interpret the analysis.Through Business Literacy 1 and 2, students will learn how to see and think statistically.
| 1 | 推測統計について |
| 2 | 統計的推定の仕組み：標本分布 |
| 3 | 統計的推定の仕組み：大数の法則と中心極限性定理 |
| 4 | 統計的推定：平均値の推定 |
| 5 | 統計的推定：比率の推定 |
| 6 | 仮説検定1：仮説検定の基本（仮説、2種の過誤、有意水準） |
| 7 | 仮説検定2：平均値の検定 |
| 8 | 仮説検定3：2群の平均の差の検定 |
| 9 | 仮説検定4：比率の検定 |
| 10 | 独立性の検定 |
| 11 | 回帰分析：単回帰分析 |
| 12 | 回帰分析：重回帰分析 |
| 13 | 総合演習 |
| 14 | まとめ |
板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above
ビジネスリテラシー1の内容については、理解しているものとして授業を行う。
授業時間外の学習については、必要に応じて別途指示する。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
小テストまたはレポート（計2回）(30%) クイズ・授業内課題(40%) 授業内テスト(30%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 特に定めない。資料を配付する。 |
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 必要に応じて、授業内で紹介する。 |
授業は、対面（一部オンライン）で実施します。月曜日がオンラインで、金曜日が対面です。
なお、初回もしくは最終回が月曜日の場合は、対面になります。
授業ではExcelを使用するため、パソコンを用意して参加してください。
この授業とビジネスリテラシー１を合わせて履修することにより、統計の基礎を身につけることができる科目構成になっています。