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| 科目一覧へ戻る/Return to the Course List | 2025/09/09 現在/As of 2025/09/09 | 
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                  開講科目名 /Course  | 
                統計学概論/BASICS IN STATISTICS | 
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                  ナンバリングコード /Numbering Code  | 
                    41-1084 | 
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                  開講所属 /Course Offered by  | 
                国際教養学部言語文化学科/INTERNATIONAL LIBERAL ARTS INTERDISCIPLINARY STUDIES | 
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                  ターム・学期 /Term・Semester  | 
                2025年度/2025 Academic Year 秋学期/FALL SEMESTER | 
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                  曜限 /Day, Period  | 
                火1/Tue 1 | 
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                  開講区分 /semester offered  | 
                秋学期/Fall | 
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                  単位数 /Credits  | 
                2.0 | 
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                  学年 /Year  | 
                1,2,3,4 | 
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                  主担当教員 /Main Instructor  | 
                和田 一郎 | 
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                  遠隔授業科目 /Online Course  | 
                - | 
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                    教員名 /Instructor  | 
                  
                    教員所属名 /Affiliation  | 
            
|---|---|
| 和田 一郎 | 言語文化学科/INTERDISCIPLINARY STUDIES | 
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授業の目的・内容                         /Course Objectives  | 
                      
本講義では、データサイエンスへの更なる理解を図るために、統計学の理論や活用方法について講義形式だけではなく演習も用いて学ぶ。具体的には、講義においては計算過程を論理的に説明し、演習においては社会の課題を数学を使って表現するためのツールの活用方法をより詳細に説明する。ツールとしてはRを用いるが、受講者が希望するツールを使用しても良い。講義のスピードは速いので課題など自主学習が必須である。 | 
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授業の形式・方法と履修上の注意                         /Teaching method and Attention the course  | 
                      
1.お知らせ、資料配信、課題の提出等はすべてmanabaを利用する。 2.本授業は基本的に対面で実施する。授業内容によってオンライン/オンデマンドで実施することもある。 3. 講義も双方向的で能動的な参加がもとめられる。 ※初回授業については第1回目授業の2日前までにmanabaで提示するので必ず確認すること。  | 
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事前・事後学修の内容                         /Before After Study  | 
                      
目安:事前学修2時間、事後学修2時間(各回の詳細は「授業計画詳細情報」を確認すること)。 | 
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テキスト1                         /Textbooks1  | 
                      
                      
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テキスト2                         /Textbooks2  | 
                      
                      
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テキスト3                         /Textbooks3  | 
                      
                      
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参考文献等1                         /References1  | 
                      
                      
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参考文献等2                         /References2  | 
                      
                      
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参考文献等3                         /References3  | 
                      
                      
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評価方法                         /Evaluation  | 
                      授業中の問題解答20%、レポート提出30%、テスト50%により評価 | ||||||||||
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関連科目                         /Related Subjects  | 
                      数学概論 | ||||||||||
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備考                         /Notes  | 
                      
・講義はPCが必須。持参が望ましい。 ・第1回目から教科書を使用するので、用意しておくこと。  | 
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到達目標                   /Learning Goal  | 
                人文系の研究論文を理解し,かつ自ら研究を行う際に必要なデータの取り扱い並びに統計処理に関する基本的な知識と技能を身につけると共に,結果を当該分野の固有知識に関連付けて再解釈できるようにする. | ||||||||||
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                  DPとの関連 /Relation to DP  | 
              △:幅広い教養 △:専門知識・技能 ○:問題解決力 ○:情報分析力 ○:情報発信力 ○:協働性 ○:主体性 ○:倫理観  | 
            
| 回 /Time  | 
          授業計画(主題の設定) /Class schedule  | 
          授業の内容 /Contents of class  | 
          事前・事後学修の内容 /Before After Study  | 
              
|---|---|---|---|
| 1 | はじめに/統計学概論 | 
                統計学とは? | |
| 2 | 標本分布の特性値 | 講義と演習 | プリント内容と例題の予習 提出した問題解答の確認・復習  | 
              
| 3 | 確率と確率分布 | 講義と演習 | プリント内容と例題の予習 提出した問題解答の確認・復習  | 
              
| 4 | 一様分布と正規分布 | 講義と演習 | プリント内容と例題の予習 提出した問題解答の確認・復習  | 
              
| 5 | 標本分布の平均と母平均の推定 | 講義と演習 | プリント内容の予習 提出した問題解答の確認・復習  | 
              
| 6 | t分布と母平均の推定 | 講義と演習 | プリント内容の予習 提出した問題解答の確認・復習  | 
              
| 7 | χ2分布と母標準偏差の推定 | 講義と演習 | プリント内容の予習 提出した問題解答の確認・復習  | 
              
| 8 | 仮説検定 | 講義と演習 | プリント内容と例題の予習 提出した問題解答の確認・復習  | 
              
| 9 | 相関分析 | 講義と演習 | プリント内容と例題の予習 提出した問題解答の確認・復習  | 
              
| 10 | 回帰分析 | 講義と演習 | プリント内容と例題の予習 提出した問題解答の確認・復習  | 
              
| 11 | 演習課題1 | ハンズオン | プリント内容と例題の予習 提出した問題解答の確認・復習  | 
              
| 12 | 演習課題2 | ハンズオン | 
                プリント内容と例題の予習 提出した問題解答の確認・復習  | 
              
| 13 | 演習課題3 | ハンズオン | プリント内容と例題の予習 提出した問題解答の確認・復習  | 
              
| 14 | まとめ/演習 | 本講義の振り返り |