日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20262026 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
環境学部/College of Environmental StudiesCollege of Environmental Studies |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
CM141/CM141CM141 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
|
| 授業形態/ Class FormatClass Format |
対面（全回対面）/Face to face (all classes are face-to-face)Face to face (all classes are face-to-face) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
|
| 授業形式/ Class StyleCampus |
講義/LectureLecture |
| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
秋学期/Fall semesterFall semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
月1/Mon.1 Mon.1 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 |
ENV2200 |
| 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 |
|
| 他学部履修可否/ Acceptance of Other CollegesAcceptance of Other Colleges |
履修登録システムの『他学部・他研究科履修不許可科目一覧』で確認してください。 |
| 履修中止可否/ Course CancellationCourse Cancellation |
〇（履修中止可/ Eligible for 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 |
|
| 学位授与方針との関連/ Relationship with Degree PolicyRelationship with Degree Policy |
各授業科目は、学部・研究科の定める学位授与方針（DP）や教育課程編成の方針（CP）に基づき、カリキュラム上に配置されています。詳細はカリキュラム・マップで確認することができます。 https://www.rikkyo.ac.jp/about/disclosure/educational_policy/env.html |
| 備考/ NotesNotes |
・Understand the fundamentals of mathematical probability and grasp the basic probability theory applied in numerical analysis in environmental science.
・Understand the concepts and procedures of hypothesis testing, and be able to interpret and discuss the results.
・Be able to analyze probability theory, as well as differences and correlations between data, using MS Excel or R.
This course covers essential statistical methods and data analysis techniques indispensable for research and practice in environmental science. The curriculum begins with fundamental concepts, including basic statistics, probability theory, and descriptive statistics. It then progresses to advanced methods required for environmental data analysis, such as inferential statistics, hypothesis testing, regression analysis, and correlation analysis. Alongside theoretical lectures, students will gain practical skills in each step of data collection, processing, and analysis using real-world datasets. By working demonstratively with data related to actual environmental issues, students will learn to provide statistical interpretations while understanding their inherent limitations. Through this course, students are expected to develop the ability to scientifically evaluate environmental problems and make objective, data-driven decisions.
| 1 | 確率の基本（下ヶ橋） |
| 2 | 離散型確率変数とその分布関数（下ヶ橋） |
| 3 | 連続型確率変数とその分布関数（下ヶ橋） |
| 4 | 期待値と分散（下ヶ橋） |
| 5 | 中心極限定理（下ヶ橋） |
| 6 | 確率過程（下ヶ橋） |
| 7 | 環境解析における確率現象（下ヶ橋） |
| 8 | 記述統計: データの収集と分析、図表の作成（佐野） |
| 9 | 統計的推測の基礎（佐野） |
| 10 | 統計的仮説検定（佐野） |
| 11 | 母平均の差の検定（佐野） |
| 12 | カイ二乗検定（佐野） |
| 13 | 相関分析と単回帰分析（佐野） |
| 14 | 環境データの統計的解析（佐野） |
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
授業時間外の学修に関する指示は、履修登録完了後に「Canvas LMS」上で履修者に対して行う。 各回の予習・復習にはそれぞれ 2 時間程度を要する。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
各講義内での演習課題(30%) リアクションペーパー(10%) 小テスト(10%) 前半7回分のレポート(25%) 後半7回分のレポート(25%) |
| 備考 (Notes) | ||
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 前園宜彦 | 『概説確率統計［第3版］』(数学基礎コース=Q5) | サイエンス社 | 2018 | 4781914330 |
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 濱田悦生 (著)、狩野裕 (編集) | 『データサイエンスの基礎』 | 講談社 | 2019 | 4065170001 |
| 2 | 小林道正 | 『サイコロから学ぶ確率論: 基礎から確率過程入門へ』 | 裳華房 | 2018 | 4785315776 |
| 3 | 中原治 | 『基礎から学ぶ統計学』 | 羊土社 | 2022 | 4758121214 |
| 4 | 宮川公男 | 『基本統計学〔第5版〕』 | 有斐閣 | 2022 | 4641165963 |
各自PCを持参する（PCを使う場合は前週に告知する）。必要に応じて大学の学生用貸出PCを活用すること。
・確率の数学的な取り扱いの基本を理解し、環境科学の数値解析においてみられる基礎的な確率論が理解できる。
・仮説検定の考え方と手続きを理解し、結果の読み取りと考察ができる。
・MS ExcelやRを用いて確率論や、データ間の差異や関連を分析できる。
・Understand the fundamentals of mathematical probability and grasp the basic probability theory applied in numerical analysis in environmental science.
・Understand the concepts and procedures of hypothesis testing, and be able to interpret and discuss the results.
・Be able to analyze probability theory, as well as differences and correlations between data, using MS Excel or R.
環境科学の研究や実務において不可欠な統計的手法とデータ解析技術を学ぶ。この授業では、まず統計学の基本概念、確率論、データの記述統計といった基礎的な内容から始まり、次に推測統計、仮説検定、回帰分析、相関分析など、環境データの解析に必要な高度な手法について学ぶ。講義では理論とともに、実際のデータを用いて、データ収集、処理、解析の各ステップを実践的に習得する。実際の環境問題に関連するデータを実演的に取り扱うことで、統計的な解釈をするとともに、その限界を理解する。これにより、学生は統計解析を通じて環境問題を科学的に評価し、客観的なデータに基づいた意思決定を行う能力を身につけることが期待される。
This course covers essential statistical methods and data analysis techniques indispensable for research and practice in environmental science. The curriculum begins with fundamental concepts, including basic statistics, probability theory, and descriptive statistics. It then progresses to advanced methods required for environmental data analysis, such as inferential statistics, hypothesis testing, regression analysis, and correlation analysis. Alongside theoretical lectures, students will gain practical skills in each step of data collection, processing, and analysis using real-world datasets. By working demonstratively with data related to actual environmental issues, students will learn to provide statistical interpretations while understanding their inherent limitations. Through this course, students are expected to develop the ability to scientifically evaluate environmental problems and make objective, data-driven decisions.
| 1 | 確率の基本（下ヶ橋） |
| 2 | 離散型確率変数とその分布関数（下ヶ橋） |
| 3 | 連続型確率変数とその分布関数（下ヶ橋） |
| 4 | 期待値と分散（下ヶ橋） |
| 5 | 中心極限定理（下ヶ橋） |
| 6 | 確率過程（下ヶ橋） |
| 7 | 環境解析における確率現象（下ヶ橋） |
| 8 | 記述統計: データの収集と分析、図表の作成（佐野） |
| 9 | 統計的推測の基礎（佐野） |
| 10 | 統計的仮説検定（佐野） |
| 11 | 母平均の差の検定（佐野） |
| 12 | カイ二乗検定（佐野） |
| 13 | 相関分析と単回帰分析（佐野） |
| 14 | 環境データの統計的解析（佐野） |
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
授業時間外の学修に関する指示は、履修登録完了後に「Canvas LMS」上で履修者に対して行う。 各回の予習・復習にはそれぞれ 2 時間程度を要する。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
各講義内での演習課題(30%) リアクションペーパー(10%) 小テスト(10%) 前半7回分のレポート(25%) 後半7回分のレポート(25%) |
| 備考 (Notes) | ||
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 前園宜彦 | 『概説確率統計［第3版］』(数学基礎コース=Q5) | サイエンス社 | 2018 | 4781914330 |
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 濱田悦生 (著)、狩野裕 (編集) | 『データサイエンスの基礎』 | 講談社 | 2019 | 4065170001 |
| 2 | 小林道正 | 『サイコロから学ぶ確率論: 基礎から確率過程入門へ』 | 裳華房 | 2018 | 4785315776 |
| 3 | 中原治 | 『基礎から学ぶ統計学』 | 羊土社 | 2022 | 4758121214 |
| 4 | 宮川公男 | 『基本統計学〔第5版〕』 | 有斐閣 | 2022 | 4641165963 |
各自PCを持参する（PCを使う場合は前週に告知する）。必要に応じて大学の学生用貸出PCを活用すること。