情報処理応用 (C：経済経営)

Applied Information Processing (C：経済経営)

全学共通科目

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国際商経学部／経済学部

1年

IA9991GCA7

2.00単位

講義・演習 (Lecture/Seminar)

2024年度後期

(Fall semester)

山口 翔太郎

非常勤講師

日本語

目標9

授業終了後，教室にて

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4-1◎／4-2〇

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講義目的：データ処理の基礎的な知識と技能を習得し，併せて初歩的な統計の概念を理解することを目的とする．
到達目標：データを処理，分析するための技法の習得と，興味あるテーマの仮設定と前述の技法を適用した調査，分析を行えること．

キーワード：
データ処理，統計学，Microsoft Excel

Ⅰ．講義内容
データ処理の基礎的な知識習得と初歩的な統計の概念理解のため，ＰＣ実習を行いながら，下記の授業計画に従って講義を行う．

Ⅱ．授業計画
　１．ガイダンス，データの平均（さまざまな平均）
　２．データの分散１（分散，標準偏差，四分位）
　３．データの分散２（偏差値，変動係数）
　４．度数分布（頻度計算、ヒストグラム）
　５．相関関係１（共分散，相関係数，回帰直線）
　６．相関関係２（決定係数，散布図と近似曲線，クロス集計表）
　７．乱数１（乱数の使い方）
　８．乱数２（乱数によるシミュレーション入門）確率分布１（確率分布の基礎）
　９．中間テスト
１０．確率分布２（２項分布）
１１．確率分布３（２項分布における理論と実験）
１２．確率分布４（幾何分布，ポアソン分布）
１３．確率分布５（正規分布）
１４．確率分布６（種々の分布と正規分布の関連性，標準正規分布）
１５．まとめ
（授業の構成や進め方によって、内容が前後・変更することもあるので担当者の指示に従って下さい）

生成AIの利用に関する注意事項：
生成AIは発展途上の技術で，まだ解決すべき課題や問題が残されています．
講義とPC上で演習を行う本科目では，受講生がその成果物に生成AIを活用する
ことは考え難いですが，受講生が生成AIを活用することがあった場合には，
その長所と短所を理解したうえで慎重に活用してください．

白石修二 著｢例題で学ぶExcel統計入門　第2版｣ 森北出版
（大学生協で購入可能）

授業中に必要に応じて指示する．

予習復習について，時間等はおおむね以下の通りだが，詳細は担当者から適宜説明する．
予習：
次回に行う内容に対して、教科書等で事前予習（1時間*15回分）
復習：
毎回の課題及びレポート課題等提出（2時間*15回分）
教科書や配布資料等の見直し等による復習（1時間*15回分）

採用しない

レポート課題を数回課す．定期試験は実施しない．授業時間内に小テストを実施する．
評価は，平常点（３０％）とレポート課題・小テスト（７０％）で行う．
出席回数が講義回数の２／３程度以上の受講者を評価の対象とする．
※定期試験は実施しない

基本的に授業中の説明時，もしくは，UNIVERSAL PASSPORTのクラスプロファイル機能等を利用し，フィードバック等を行う予定だが，詳細は担当者から適宜説明する．

「データサイエンス入門」もしくは「情報処理基礎」を履修済みであること．
ＰＣ教室（定員６０名）で演習を行うが，人数は１クラス当たり３０名程度を上限とする．

UNIVERSAL PASSPORTの履修抽選機能を利用することで、履修予定人数が上限を超える場合、履修制限（ランダム抽選）を行う

これらの履修制限及び履修抽選のスケジュール等に関する詳細については，後期開始時に学務課掲示板等にも掲示するので，受講予定の学生は確認しておくこと．

該当しない

国際商経学部の学生，及び，経済学部の学生を対象とする．
統計の概念が容易に理解できるように，例題を初歩的なものから取り上げる．