到達目標
・確率分布を理解することができる。
・区間推定や検定をおこない判別することができる。
・単回帰、重回帰をおこない回帰式を求めることができる。
・時系列データを分析できる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安（優） | 標準的な到達レベルの目安（良） | 最低限の到達レベルの目安（可） | 未到達レベルの目安 |
| 確率分布 | やや複雑の問題から確率分布を理解し計算することができる。さらに、長所と短所を把握できる。 | 確率分布の性質を理解でき、計算をして求めることができる。 | 確率分布の基本的概要を理解できる。 | 確率分布を理解できない |
| 区間推定・検定 | 危険率に応じて的確に値を活用し、推定や検定をおこなうことができる。 | 検定について両側、片側検定を問題から区別しておこなうことができる。 | 区間推定・検定をおこなうことができる。 | 推定・検定ができない。 |
| 単回帰・重回帰 | 単回帰と重回帰の自由度調整済み寄与率や検定をおこない、分析の活用や社会事象へ応用することができる。 | 単回帰と重回帰の利点を理解し、有効な分析なのかどうか判別することができる | 単回帰と重回帰の基本的概要を理解できる | 単回帰・重回帰ができない |
| 時系列 | 時系列データの不確定な傾向を分析し、考察することができる。予測手法を使い分けることができる。 | 時系列データの傾向を把握し予測を用いて分析できる。 | 時系列データの傾向を把握できる。 | 時系列がわからない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
第４学期開講
後期の統計学では、確率分布の性質や経済分析をおこなう際に有効な回帰分析や時系列データを扱うための基本的な手法について講義する。
授業の進め方・方法:
・テキストと教員が配布するプリントを用いる
・授業はホワイトボードでおこなう
・課題は毎回あります
・配布プリントは、授業内容をまとめたもの（資料①）、授業で扱う例題（資料②）、課題プリント（資料③）、演習問題（資料④）で構成される。B５サイズのプリントを配布し、ノートに貼り付けしやすいようにしています。
・エクセルを用いた統計演習も扱う（今年度より）
注意点:
確率分布の概念や重回帰分析の概要は内容が高度で難しい数式を使うが、教員が作成する資料や演習問題で確認できるようにするのでわからないところがあれば気軽に質問してください。
統計検定や品質管理検定の範囲と関係しており、特に統計検定２級レベル相当の内容なので資格を受けてみようと思う人は是非、研究室にお越しください。希望があれば資格対策も実施いたします。
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 4thQ |
| 9週 |
第1回：オリエンテーション
・確率分布①（連続型と離散型）
第2回：確率分布②
・期待値と分散
・和と平均
・変数変換と標準化 |
統計学Ⅱの授業内容を把握できる。
連続型・離散型確率分布の性質を理解できる。
期待値と分散の計算をして求めることができる。
和と平均、変数変換と標準化について理解し計算できる。
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| 10週 |
第3回：確率分布③
・基本確率分布の種類
・離散型確率分布（ベルヌーイ、二項分布、ポアソン分布、指数分布）
第4回：確率分布④
・連続型確率分布（指数分布 正規分布） |
確率分布の種類を把握できる。
基本確率分布の理解し確率の計算ができる。
指数分布の性質を理解できる。
正規分布の性質を理解し、確率を求めることが出来る。
正規分布の例（偏差値）を求めることが出来る。
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| 11週 |
第5回：推定と検定
・母平均の推定
・母分散の推定
第6回：中間試験範囲について
・確率分布、推定と検定の演習問題① |
区間推定を理解できる。
演習問題を通じて、内容を把握できる。
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| 12週 |
第7回：確率分布、推定と検定の演習問題②
第8回：中間試験 |
演習問題を通じて、内容を把握できる。
前半の内容を理解できる。
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| 13週 |
第9回：試験返却
・母平均と母分散の検定
第10回：二つのデータ間の差に関する検定
・無相関の検定 |
様々な検定を理解しうまく適用することが出来る。
2標本における検定ができる。
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| 14週 |
第11回：単回帰分析①
第12回：単回帰分析②と重回帰分析
・自由度調整済み寄与率
・多重共線性 |
単回帰分析を理解することが出来る。
単回帰分析と重回帰分析の性質を理解できる。
単回帰・重回帰の演習問題を解くことができる。
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| 15週 |
第13回：時系列データ
・移動平均法
・平滑化
・季節変動
第14回：期末試験について
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時系列データの性質を理解できる。
期末試験の範囲を把握し演習問題を解くことができる。
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| 16週 |
第15回：期末試験
第16回：試験返却 |
内容を理解することができて、間違えた箇所をリカバリできる。
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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 |
| 専門的能力 | 分野別の専門工学 | 経済・ビジネス系分野 | 数理統計 | 二項分布、正規分布、確率密度関数について説明できる。 | 4 | |
| 区間推定、仮説検定ができる。 | 4 | |
評価割合
| 中間試験 | 期末試験 | 課題・レポート | 合計 |
| 総合評価割合 | 40 | 40 | 20 | 100 |
| 基礎的能力 | 15 | 20 | 10 | 45 |
| 専門的能力 | 25 | 20 | 10 | 55 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 |