この授業は過去の授業です。2020年度に同名・同教授の開講はないようです。

経営学部 / 国際経営学科

ビジネスリテラシー2

年度・学期コマ教室
2017 / 秋火・5
金・1
A203
講師キャンパス備考
山口 和範
丹野 清美
池袋特になし
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  • 科目コード/科目名

    BT067/ビジネスリテラシー2(Business Literacy 2)

  • テーマ/サブタイトル等

    統計学入門-推測統計-

  • 担当者

    山口 和範(YAMAGUCHI KAZUNORI)
    丹野 清美(TANNO KIYOMI)

  • 備考

  • 学期

    秋学期2(Fall Semester 2)

  • 単位

    2単位(2 Credits)

  • 科目ナンバリング

    BUS2200

  • 使用言語

    日本語(Japanese)

  • テキスト用コード

  • 成績評価方法・基準

    種類割合内容
    平常点(In-class Points)100%レポート2回(30%) 、クイズ・宿題(40%) 、授業内テスト(30%)
  • 授業の目標

    統計学は,現代社会にあふれるさまざまなデータを有効に活用するための手段を提供する。本講義では,その主要な考え方を理解する。
    不確実性を含むデータからいかに客観的な情報を抽出するかという,統計的なものの見方・考え方を身につける。「ビジネスリテラシー1」で学んだ基礎の上に,推定や検定などの統計的推測,回帰分析などを学ぶ。

  • 授業の内容

    1.推定
      推定の考え方
      標本誤差とは
      点推定,区間推定,最尤推定
    2.検定
      検定の考え方
      帰無仮説,対立仮説,有意水準,有意確率
      種々の検定:平均や比率の検定,分割表の検定
    3.回帰モデルの基礎
      相関関係
      単回帰モデル
      重回帰モデル

  • 授業計画

    1.  統計的推測の意味
    2.  統計的推定の仕組み;標本分布
    3.  統計的推定:平均値の推定
    4.  統計的推定:比率の推定
    5.  仮説検定1:仮説,2種類の過誤,有意水準
    6.  仮説検定2:平均値の検定
    7.  仮説検定3:比率の検定
    8.  仮説検定4:分散分析
    9.  クロス集計表と独立性の検定1
    10.  クロス集計表と独立性の検定2
    11.  相関係数
    12.  単回帰分析
    13.  重回帰分析
    14.  まとめ
  • テキスト

    特に定めない。資料を配付する。

  • 参考文献

    岡太彬訓・都築誉史・山口和範『データ分析のための統計入門』(共立出版),山口和範『よくわかる統計解析の基本と仕組み』(秀和システム)

  • 授業時間外(予習・復習等)の学習

    電卓を用いて四則演算とルートの計算ができること。
    ビジネスリテラシー1の内容である平均,分散,標準偏差,正規分布については理解しているものとして授業は展開される。
    毎回の講義後にwebから提出する宿題を用意している。

  • その他(HP等)

  • 注意事項

情報は最新ではない可能性があります。正確な情報はCampusmateを確認してください。
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