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 授業科目
 Course Title
基礎統計学
Introduction to Statistics
 担当者
 Instructor
講師   妹尾 芳彦  後学期 火曜日2時限
 単 位
 Credit
2

関連するディプロマポリシー Related Diploma Policy
自立した良識ある市民としての判断力と実践力/Judgment and practical ability as an independent citizen of sound sense
時代の課題と社会の要請に応えた専門的知識と技能/Expert knowledge and skills to address the issues of the age and the demands of society
 
到達目標
経済学部のカリキュラムポリシーに従い、初歩的な「経済情報処理」に関する知識をさらに進めて統計学的手法を身に着け、計量経済学を視野に置いた数量経済分析に拡張するための知識と技術の取得に努めるため、本講義の到達目標は(1)多くの経済データの本質について、母集団と標本(サンプル)という関係から理解すること、(2)標本、特に時系列データの組成を知り、その中心や散らばりを測ることの重要性を知ること、(3)推測統計学の中心である推定、検定の基礎知識を学ぶこと、特に計量経済学に不可欠な検定について十分理解すること、(4)計量経済学への架け橋となる相関、回帰についてその原理を理解し、実際のデータから相関係数を計算したり回帰式を推定できること、およびそれらの有意性(回帰式では推定された係数について)を検定できることとする。
いわゆる記述統計と呼ばれる統計的な処理は、データのグラフ化を行ったり、移動平均など近似線の追加、平均値、中位数、標準偏差などの計算を行っていくことで、実際の経済分析の基本的な方法となっていることを知ることも重要である。また、計量経済学を意識するとき、回帰分析の統計学的手法である最小二乗法は、その結果求められた係数が最も適切といえるのには、厳しい仮定を満たす必要があるということも理解してもらいたい。
 
授業内容
ぜひとも必要な知識とその運用に焦点を当てるため、教科書ではなく、各回ごとにレジメ、自習例題などを配布し、解説する。もちろん、初等レベルの参考書は紹介する。まったくの初歩であることを前提とした講義とする。各自がEXCELを使って、データ処理、相関分析、回帰分析を行えるようにマニュアル的な内容を交えて指導する。データは、その都度配布する。データの入れ方から指導する。推定、検定は、実行の筋道を何度となく繰り返して、例題でその方法に習熟してもらう。推定・検定に使う統計表は、必要な情報のみオンライン上の資料に示しながら進める。


【アクティブ・ラーニングについて】---------------------------------------------------

本来は、PC実習があるので、アクティブ・ラーニング(実習)を取り入れている授業である。
オンライン授業では、EXCELを使った処理を指示することで代える。下記の授業計画では、PC実習となっている部分について、各自が
EXCELを用いて自習できるようにピンポイント的なマニュアルを与える。



【実務経験のある教員による授業科目】--------------------------------------------

行政機関で経済分析の仕事をした経験をもとに、経済や経営に活用できる統計学の基礎を講義する。
 
授業計画
授業は以下のように予定しているが、小テストの結果などから理解度に疑問がある場合は、事柄の重要度に応じて少し予定が変わることもありうる。
予習としては、統計学の参考書などで、あらかじめ専門用語について勉強しておくことが重要である。授業時に予習事項を指示する。
復習としては、授業に出てきた概念や計算方法などを確認することが重要である。
本講義では、毎回必要な知識と実習に適したデータなどをプリントで提供しているので、PC等で確認しながら復習が可能である。
また、参考書などで勉強することも重要である。オンラインでは、資料閲覧の時間も十分取るので、落ち着いて学習できる。分からなければ、質問することが重要。予習と復習を合わせて、各回計3時間程度が必要になるものと想定している。


01.ガイダンス/統計学の学び方、計量経済学との関係、シラバス記載事項(特に授業計画、評価方法)の解説
経済データの整理・分析(1)母集団と標本、データの種類、時系列データの組成、中心を測る手法。【予習】統計学の本で「記述統計」を予習すること。特に、母集団と標本の意味、代表値の種類と意味及び計算方法。【復習】授業内容の確認、分からなかったところは次回に質問。これは以下でも同様。
02.経済データの整理・分析(2)散らばりを測る手法、確率変数と確率分布、例題の演習・解説。【予習】分散・標準偏差の意味と計算方法。確率変数と通常の変数の違い、確率分布の種類、特に正規分布。
03.経済データの整理・分析(3)実習と解説。【予習】算術平均と移動平均の違い、移動平均の意義、標準偏差の意味、確率分布、特に正規分布と標準偏差。実習では、データからグラフ作成、近似線の付加、基本統計量の計算などを行う。
04.統計的推論(1)母平均の区間推定-例題演習と解説。【予習】公式の導出方法を統計学の本で勉強しておくこと。
05.統計的推論(2)母比率の区間推定-区間推定の復習例題と演習。【予習】母平均の区間推定と母比率の区間推定では、その計算公式が違う形となっている。その理由を勉強しておくとよい。
06.統計的推論(3)仮説検定の意味、計量経済学との関係、母平均に関する検定。【予習】検定という統計学的手法で何が明らかになるのかを、抽象的にでも理解して臨めればよい。大体の手順を調べておくと授業がよく分かるはずである。
07.統計的推論(4)母比率・母平均の差・母比率の差の検定、例題演習。【予習】それぞれの検定統計量は形が異なる。その事実と理由をあらかじめ勉強しておくこと。
08.統計的推論(5)χ二乗分布、F分布を用いる統計的推論、特にχ二乗分布を用いた標準偏差についての推定、検定。【予習】χ二乗分布とは何か、それを用いた統計的推論で何をするのかをあらかじめ調べる。
09.相関(1)散布図、相関係数、相関係数の検定(無相関検定)。回帰分析との意味するところの違い。PCで実習する。【予習】相関係数の意味するところ、それを計算して何がわかるのかなどについて、予習すること。
10.相関(2)例題等で実習。【予習】前回の復習をしっかり行うことが予習となる。
11.回帰分析(1)最小二乗法の基礎理論、その望ましい性質の解説、実習。【予習】最小二乗法とはどういう手法か。その結果、何が得られるか、回帰式を求めて何に役立つのかなどについて本などを参照する。【復習】計量経済学は、ここで学ぶことの拡張ともいえる。概念、実習したことをよく確認すること。経済データの分析に関しては代表的な手法といえる。
12.回帰分析(2)重回帰分析の意義とその実習、単回帰分析の復習実習。【予習】どういう場合に使えば便利な手法なのかを念頭に、参考書などで確認して授業に来るのがよい。【復習】できれば、PCなどで実習の復習ができるのがよい。
13.回帰分析(3)回帰分析の復習の実習。【予習】前回までの回帰分析に関する授業レジメをよく読むこと。【復習】計量経済学やビジネス統計の本に出ている例題を実際に解いてみる(PC利用)。
14.データの整理・分析、推定、検定、相関、回帰の復習を実習で行う。その意義や注意点について、改めてコメントする。

*第13、14回の授業はいずれも復習のための実習であるが、第12回に解き方を含む資料を配布し、各自が復習することで代える。
つまり、内容的には14回分の授業を12回分の授業で行うこととする。
 
授業運営
(1)授業は、dotCampusを用いたオンデマンド型で行う。
(2)dotCampus上に、詳しめの授業レジメ、自習例題(解説付き)等を提供したうえで、小テストを複数回実施し内容理解の確認を行う。
 また、質疑応答を行う。
 
評価方法
レポート(80%)、小テスト(4回、計20%)とする。小テストは参加することが重要とだけ言っておきたい。

(評価基準)最終的な答えが違う時でも、途中までの過程が正しければ、50%の点を与える。ただ、もう一歩という程度までできていることが必要。なお、正解はdotCampusに掲載する。
 
オフィスアワー
質問・相談はメールで受け付ける(pt121235dw@jindai.jp)。
特に個人的と考えられることならば、妹尾のメルアド(下記)まで連絡していただくのもよい。

senoo.ytym@nifty.com
 

参考書
P.G.ホーエル『初等統計学』第4版[培風館]1981年

 
 
 
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