日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20232023 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
経済学部/College of EconomicsCollege of Economics |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
自動登録/automatic registrationautomatic registration |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
経済における記述統計学 |
| 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) |
| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
春学期/Spring SemesterSpring Semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
月5･4342/Mon.5･4342 Mon.5･4342 |
| 単位/ CreditCredit |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
ECX1310 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 備考/ NotesNotes |
BX285 経済政策学科１年次 |
| テキスト用コード/ Text CodeText Code |
BX285 |
For students to become able to use actual data to calculate the indicators learned in class.
Descriptive statistics, such as average, variance, factor decomposition basics, and interest calculation, will be comprehensively studied and students will become able to do the calculations for the content covered in this class.
※Please refer to Japanese Page for details including evaluations, textbooks and others.
授業で学んだ指標について、実際のデータを当てはめて自力で計算できるようにする。
For students to become able to use actual data to calculate the indicators learned in class.
平均、分散、要因分解法の基礎、金利計算といった記述統計学を網羅的に学び、実際にそれぞれ授業で学んだ内容を計算できるようにする。
Descriptive statistics, such as average, variance, factor decomposition basics, and interest calculation, will be comprehensively studied and students will become able to do the calculations for the content covered in this class.
| 1 | 統計データの基礎知識(変数の尺度、時系列・横断面の違い、グラフの種類・読み方、e-Stat・公的統計) |
| 2 | 中心の特性値(平均の種類と計算、メジアン、モード) |
| 3 | 前期比増減率、平均成長率 |
| 4 | ばらつきの特性値(平均偏差、分散、標準偏差、偏差値) |
| 5 | 度数分布(度数分布表、ヒストグラム、四分位範囲) |
| 6 | ローレンツ曲線とジニ係数(横断面データの集め方、不平等度の測り方) |
| 7 | データ分析とクロス集計(相関関係と因果関係の違い) |
| 8 | 散布図・共分散 |
| 9 | 相関係数 |
| 10 | 時系列データ(時系列データの集め方、構成比、寄与度、寄与率、平均成長率) |
| 11 | 指数に関する演習(調和平均、指数算式) |
| 12 | 変動係数物価と実質化 |
| 13 | 金利計算 |
| 14 | 金利計算の応用 |
授業外の時間で、実際に授業で出された問題を計算して解き方を復習する必要がある。また授業で課題・レポートを課された場合、期限までに提出すること。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 筆記試験 (Written Exam) | 70 | |
| 平常点 (In-class Points) | 30 |
授業内に指示した提出物(課題、レポート)(30%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 授業に際して担当教員より指示する。 |
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 石崎克也・渡辺美智子 | 『身近な統計』 | 放送大学教育振興会 | 2018 | 9784595318986 |
| 2 | 稲葉由之 | 『プレステップ統計学Ⅰ』 | 弘文堂 | 2019 | 9784335000843 |
この科目は社会調査士認定C科目に指定されている。授業に関連して社会情報教育研究センター(https://spirit.rikkyo.ac.jp/csi/SitePages/index.aspx)を通じて統計検定を受験して資格取得することも可能である。