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Teacher name : 江口 善章
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Course Title
Excercise to analyze social date
Course Title in English
Excercise to analyze social date
Course Type
Major Courses
-
Eligible Students
School of Human Science and Environment
Target Grade
2Year
Course Numbering Code
HHHBE2MCA3
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
演習 (Seminar)
Eligible Year/Semester
Fall semester 2026
(Fall semester)
Instructor
江口 善章
Affiliation
環境人間学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
4/9
Office Hours and Location
オフィスアワー一覧表(ユニバーサルパスポートに掲示)
Contact
メールで連絡してください。或いはメールでユニバーサルパスポートのクラスプロファイル当該授業「Q&A」を利用されたい。
Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
2◎/3〇
Corresponding Graduate School DP
ー
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー
Course Objectives and Learning Outcome
自動車の運転方法や交通法規を教科書で勉強しただけで、直ちに一般道に乗り出すこのは無謀であろう。
自動車教習所で運転の実践トレーニングを積んだ後、ようやく一般道に乗り出して運転できるようになる。 同様に、実際のデータを統計解析するためには統計学を教科書で勉強しただけでは不十分であり、 一定の実践的トレーニングが必要である。 本講義では、実際の問題に対して統計手法をどういう問題にどのように適用し、その結果をどう判断するのか等、 実践的なトレーニングを積むことで、統計分析を自在に実用できるようになることが目標である。 Subtitle and Keywords of the Class
サブタイトル:データを的確に集約し、傾向を捉える
キーワード:「平均」「分散」「標準偏差」「中心極限定理」「標準誤差」「仮説検定」 Course Overview and Schedule
講義内容
コンピュータでEXCELを使用した統計解析の講義と演習を行なう。 第1回〜第5回辺りまではPCを使わず講義室で講義をします。 授業計画 1. 統計学の基礎的概念(平均、分散及び標準偏差) 2. 母集団と標本(正規分布、中心極限定理) 3.中心極限定理をどう使うか? 4.不偏分散、t分布、自由度など 5. 仮説検定の考え方 6.1つの母平均についての検定問題 7.対になった標本の検定問題 8.母平均の差の検定問題(データ数が大量のとき) 9.母平均の差の検定問題(データのとき) 10.等分散性の検定問題から母平均の差の検定問題へ 11.母比率についての検定問題(二項分布の特性) 12.母比率の差の検定問題 13.独立性の検定 14.3つ以上の母平均の同時比較(一元配置の分散分析) 15.最小2乗法による回帰分析と検定問題 定期試験 上記の計画に沿って講義演習を進める予定であるが、進捗状況によっては変更もあり得る。 In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
対面授業のみ
遠隔授業単位上限の適用を受けない Uses of Generative AI
Fully permitted
Precautions for using Generative AI
生成AIを利用することを否定はしませんが、肝心なことは内容をしっかり理解することです。
初心者にとっては生成AIの説明の方がややこしくて結局分かり難いと感じることもありますので、 むしろ内容をしっかり理解してから生成AIを利用した方が良いかもしれません。 Textbook
江口善章著 『増補改訂版 統計解析の基礎』(北樹出版)
References
必要に応じて適宜授業中に指示する。
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】前回の授業で行った演習を再度確認しておく。(30h)
【復習】授業で説明したことの理解を深めて定着させるために、自分で問題を想定して実際に統計分析を行う。(30h) Contents of Active Learning
授業で説明したことを理解して、それが適用できる問題を自作して、その問題を統計分析する。
Grading Criteria and Methods
成績評価の基準
授業中説明する統計学の基礎概念を十分理解し、それを活用して統計分析できる者については、 講義目的・到達目標に記載する能力(知識・技能・思考力・判断力・表現力等)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)による成績評価の上、単位を 付与する。 成績評価の方法 本授業では定期試験は行わず、授業中に課す8〜10課題の出来具合により評価する。 How to Disclose Assignments and Exam Results
統計手法毎に1つの課題(全部で10課題程度)を課し、提出された課題の内容をチェックし
誤り等がなければ「OK」が付けて返却する。「OK」がつけられないものについては、 修正点をコメントするので、問題点が改善されるまで再提出を要求する。 Precautions and Requirements for Course Registration
○共通教養科目の「統計学」を履修しておいた方が、当然のことながら理解は速いです。
Practical Education
該当しない
Remarks
担当者は計量経済学を基礎にして、観光関連の理論的実証的研究を行っている。
In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.
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