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授業の概要
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コンピュータの進歩やインターネットの普及によって情報技術が一般化し、膨大なデータが瞬時に手に入る時代になっている。ただし、入手したデータもそのままでは単なる「数字」にすぎず、それらをどのように活用するかが重要である。現実の企業経営では演習課題のように一番適したデータがあらかじめ用意されているわけではなく、単なる「数字」であるデータから、どの様な統計手法を用いて、どの様に経営意思決定に結び付けるかの一連の流れが重要となる。
そこでこの科目を通して、データの収集、データの分析、そして分析結果から新たな価値を創造する基本的な考え方を習得することを目指す。そのために、授業では毎回実際の問題を題材にした演習を実施する。演習の理解のため、数式表現やExcelの基本も扱うが、課題についての理解が必要となる。毎回授業冒頭では授業外学習の確認を行い、前回の授業内容の理解度を測定する。
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この科目の到達目標
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・基本統計量、相関分析、重回帰式の実際の活用法を習得することができる。
・統計学の技法を応用して、意思決定の問題を解決することが理解できる。
・実態調査の計画と集計方法を学び、その結果を客観データとして活用することができる。
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成績評価の方法
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授業出席・授業外学習・小テスト・定期試験により総合的に評価する。
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評価方法
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割合
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評価のポイント
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授業出席
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20
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授業開始時の出席確認と授業終了時に提出する記述内容により評価する。
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授業外学習
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20
%
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記述式問題の答案を評価する。必要な修正を必須とする。
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小テスト
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10
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授業内容の理解を客観的に評価するために第2～9週に実施する。
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提出課題
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20
%
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授業内容を理解し、集計結果を論理的に説明している点を評価する。
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定期試験
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30
%
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データ分析の理解の程度を客観的に評価するために実施する。
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（合計）
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100
%
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授業項目
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週
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授業項目
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1.
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ガイダンス
記述統計の復習
－度数分布表から相関係数
推測統計の復習
－データ種類、確率
－母集団と標本
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2.
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推測統計
－信頼区間
－ｔ分布
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3.
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仮説検定の基本
－仮説の検証
－p値
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4.
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様々な仮説検定
－t検定
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5.
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様々な仮説検定
－分散分析
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6.
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様々な仮説検定
－χ二乗検定
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7.
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回帰と相関
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8.
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統計モデリング
－線形回帰
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9.
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統計モデリング
－回帰モデルの検討
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10.
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仮説検定における注意点
－再現性
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11.
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仮説検定における注意点
－仮説の検討
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12.
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因果と相関
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13.
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実態調査の集計と発表の準備
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14.
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実態調査の報告会
理解度確認
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