到達目標
①データ処理の手法を学習する。
②さまざまな確率分布を学習する。
③区間推定の概念と手法を理解する。
④仮説検定の概念と手法を理解する。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | 各授業項目の内容を理解し、応用できる。 | 各授業項目の内容を理解している。 | 各授業項目の内容を理解していない。 |
| 評価項目2 | | | |
| 評価項目3 | | | |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
ビジネスデータの解析に必要な統計学の基本知識と、Excelを用いたデータ解析の理論と実践を学習する。
授業の進め方・方法:
中間試験および期末試験は50分間の試験を実施する。
定期試験を80%、自学自習課題の実施状況を20%として総合的に評価し、60点以上を合格とする。
注意点:
授業の理解度を確認するための課題を出すので締め切りを厳守すること。
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
Excelの基本操作
データの抽出と集計 |
Excelの基本的な操作の確認
データの並べ替え、オートフィルタ
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| 2週 |
データの視覚化（１） |
グラフの基本、各種グラフの作成方法
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| 3週 |
データの特徴をつかむ（１） |
データの分布とヒストグラム
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| 4週 |
データの特徴をつかむ（２） |
基本統計量、基本誤差
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| 5週 |
量的データの関連性 |
相関係数、ユークリッド距離
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| 6週 |
質的データの関連性 |
クロス表、χ2値
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| 7週 |
回帰分析と予測 |
単回帰分析、回帰係数と最小二乗法
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| 8週 |
確率と分布（１） |
母集団と分布、確率、確率分布と乱数
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| 2ndQ |
| 9週 |
確率と分布（２） |
一様分布と正規分布
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| 10週 |
標本分布と推定（１） |
標本分布、標準正規分布、χ2分布、t分布、F分布
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| 11週 |
標本分布と推定（２） |
区間推定
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| 12週 |
仮説検定（１） |
検定とは、仮説検定の手順
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| 13週 |
仮説検定（２） |
比率の検定、平均の差の検定
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| 14週 |
仮説検定（３） |
独立性の検定、適合度検定
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| 15週 |
まとめ |
期末試験解答用紙の返却と解説
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| 16週 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 試験 | 課題 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 80 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 80 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |