学期／Semester

2020年度／Academic Yearーター／Fourth Quarter

4クォ

開講期間／Course duration

2020/11/25〜2021/01/27

必修選択／Required / Elective

選択／elective

単位数(一般/編入/留学)／Credits
1.0//1.0(General /Transfer/Overseas)

時間割コード／Time schedule code

20200588027101

科目番号／Course code

科目ナンバリングコード／Numbering code

GEOC 16701̲003

授業科目名／Course title●統計学入門／Introduction to Statistics

曜日・校時／Day・Period

水／Wed 505880271

編集担当教員／Instructor in charge of the
植木 優夫
course syllabus
授業担当教員名（科目責任者）／Instructor in charge of the course

植木 優夫

授業担当教員名（オムニバス科目等）／Instructor(s)植木 優夫

科目分類／Course Category

自由選択科目対象年次／Intended year

1, 2, 3, 4

教室／Class room
対象学生（クラス等） /Intended year
(class)
担当教員Eメールアドレス/E‑mail address

教養教育A棟43／RoomA‑43

担当教員研究室/Office

文教キャンパス 総合教育研究棟12F（教員室3）

担当教員TEL/Tel

095‑800‑4193

講義形態／Course style

講義／Lecture

全学生
uekim@nagasaki‑u.ac.jp

担当教員オフィスアワー/Office hours
授業の概要及び位置づけ/Course overview

授業到達目標/Course goals

社会の様々な分野でデータ利活用が進み、文系・理系を問わず、データを適切に分析し理解できる能力が求められるようになりました。この授業では、様々な分野のデータを読み解く上で、共通して必要となる統計学の基礎的事項を学習します。
データを適切に利活用するためには統計学の理解が必須であり、様々な分野に共通するデータの集計、分析、解釈を行うための基本的な統計学の知識を修得します。

知識・技能以外に、この授業を通して身につけ□主体性／Autonomy ■汎用的能力／Generic Competence □倫理観／Ethics □多様性の理解て欲しい力（１つ以上３つまで）/Abilities／Understanding Diversity □協働性／Cooperativeness □考えをやり取りする力／Ability toother than knowledge and skills acquired exchange ideas □国際・地域社会への関心／Interest in international / local society
mainly through the course ( pick 1 to 3 )学生の思考を活性化させるための授業手法/Teaching method to stimulate students'
thinking

成績評価の方法・基準等/Method ofevaluation
各回の授業内容・授業方法（学習指導方法）/Course contents of each lesson
事前、事後学習の内容/Preparation & Review
キーワード/Keywords
教科書・教材・参考書/Materials
受講要件（履修条件）/Prerequisites■A.授業内容の理解度を確認したり自分で考えさせたりする活動 <br>/ Activities to check thedegree of comprehension of the contents to the lesson or to think over
□B.多角的に考えるために他者と関わる活動 <br>/ Activities involving others to think fromvarious perspectives■C.技能修得のために実践する活動 <br>/ Activities to practice for acquiring skills■D.問題解決のために知識を総合的に活用する活動 <br>/ Activities that comprehensively
utilize knowledge to solve problems□E.上記以外の学生の思考の活性化を促す授業手法 <br>/ Teaching methods to stimulate
students' thinking other than the above□F.教員からの講義のみで構成される <br>/ It consists only of lectures from teachers
定期試験(100点満点)で60点以上を合格とする。成績評価については、「定期試験の成績」と「定期試験70％＋課題レポート30％」のよい方を評価点とする。
詳細は授業計画詳細を参照
復習を十分行うことを前提とします。(2h)統計学
・「完全独習 統計学入門」小島寛之 ダイヤモンド社 2006
・毎回資料を配布する
全回出席を前提とする。やむを得ず欠席する場合は個別指導を行うので担当教員に連絡すること。

アクセシビリティ/Accessibility (forstudents with disabilities)

長崎大学では，全ての学生が平等に教育を受ける機会を確保するため，修学の妨げとなり得る社会的障壁の除去及び合理的配慮の提供に取り組んでいます。授業における合理的配慮等のサポートについては，担当教員（上記連絡先参照）または「アシスト広場」（障がい学生支援室）にご相談下
さい。
アシスト広場（障がい学生支援室）連絡先（TEL）095‑819‑2006 （FAX）095‑819‑2948（E‑MAIL）support@ml.nagasaki‑u.ac.jp

備考（URL）/Remarks (URL)
学生へのメッセージ/Message for students

わからない箇所は遠慮なく質問してください。

実務経験のある教員による授業科目であるかＮ（Y／N)/Instructor(s) with practicalexperience (Y / N )実務家教員名／実務経験内容／実務経験に基づく教育内容（実務経験のある教員による授業科目のみ使用）/Name / Details of practicalexperience / Contents of course
授業計画詳細／Course Schedule
回(日時)／Time(date and time)
第1回
第2回

授業内容／Contents「統計学」の講義内容を紹介します。統計学とは、統計データと統計手法
データの縮約について学習します。度数分布とヒストグラム、平均値

第3回

データのばらつきの指標について学習します。分散、標準偏差

第4回

確率変数と確率分布について学習します。確率変数、確率分布、期待値と分散、2項分布、正規分布

第5回推定の基礎について学習します。点推定、区間推定

第6回

仮説検定について学習します。仮説検定の概念、平均の検定、様々な検定方式

第7回
第8回

回帰モデルについて学習します。線形回帰モデル、発展的内容総括および試験を実施します。