確率・統計 （社会情報・専門科目）

Probability and Statistics （社会情報・専門科目）

専門基礎科目（専門関連科目）

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社会情報科学部

カリキュラムにより異なります。

KCJBS1MCA1

2単位

講義 (Lecture)

2024年度後期

(Fall semester)

川嶋 宏彰

社会情報科学部

日本語

目標4／目標9

講義後に教室、もしくはメールでアポを取り教員室にて

kawashima@gsis.u-hyogo.ac.jp

1◎／3〇

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講義目的：統計学の記述統計、推測統計における統計的推定や仮説検定、基礎となる確率変数や確率分布の知識を学ぶ。

到達目標：適切な統計手法の選択、手法の基本的原理の説明、統計ツールの実行や結果の解釈について説明や記述ができるようにする。

Ⅰ講義内容
はじめに確率や確率分布の基礎について説明を行い、続いて観測データから母集団の性質を推測するための代表的な方法論である推定と検定について講義を行う。推定では、点推定と区間推定の考え方を理解し、不偏性や一致性などの推定量の性質を学ぶ。検定では、統計的仮説検定の考え方を理解し、練習問題等を通じて具体的手順を身に付ける。

Ⅱ授業計画
（各トピックは進行の目安であり多少の前後や他の話題の講義がある。）
１．確率・統計の概要
２．データの要約
３．確率と確率分布
４．確率論と統計学
５．大数の法則と中心極限定理
６．母平均の検定と推定
７．分散分析
８．中間テストとこれまでのまとめ
９．データ収集と実験計画
１０．母比率の検定と推定
１１．カイ二乗検定
１２．サンプルサイズと検定
１３．相関と回帰
１４．回帰分析
１５．まとめと発展的話題
定期試験

※ 生成系AI の利用については教員の指示に従うこと。生成系AI による出力結果をそのまま課題レポートとして提出してはいけない。生成系AI による出力をそのまま提出したことが判明した場合は単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。

東京大学教養学部統計学教室 編： 統計学入門 (基礎統計学Ⅰ），東京大学出版会 (1991)（生協等で購入する）
その他、配布資料あり

栗原 伸一・丸山 敦史 緒：ジーグレイプ制作，統計学図鑑，オーム社 (2017)

授業の予習 (10h)、復習や試験勉強 (35h)、レポート課題 (15h)

予習：教科書や講義スライドを見る

復習：教科書や講義スライドを見る、講義で出題された宿題を行う、中間テストの復習をする、HPのチェック項目一覧を確認して理解不足の点がないか確認する。

授業時間外では、統計ツールによる実践的な演習を各自が進めるとともに、コミュニケーションツールでの質問を通じて、知識の定着を図る。

成績評価の基準：
推測統計を中心とした確率と統計の基礎を理解し、筆記およびコンピュータ利用により、確率・統計に関する計算、統計的推定や仮説検定が実施できる者については、講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に基づき、S（90点以上）, Ａ（80 点以上）, B（70 点以上）, C（60 点以上）による成績評価のうえ、単位を付与する。

成績評価の方法：
レポート・中間テスト60％、定期試験40％を基準として総合的に評価する。

中間テストの解説を授業中に行う。

・毎回の講義ではノートPCを利用することがあるため持ち込むこと。
・履修にあたっては、「統計学」と「社会情報科学のための数学」を履修済みであることが望ましい。
・授業中に指示した宿題や事前・事後学習はもとより、十分な予習・復習をして講義に出席すること。
・レポートや事前・事後学習に用いるツールについては初回講義時に説明する。

該当しない。

統計検定®2級相当の内容になる。