Statistics ｜ Syllabus data

開講年度

2025Year

開講学期

First Semester

科目名

Statistics

授業種別

Lecture

科目名（英語）

Statistics

授業情報(授業コード・クラス・授業形態)

A2000034 Statistics

担当教員

null

単位数

2.0Credits

曜日時限

Wed.6Period

キャンパス

Shinjuku Remote

教室

学位授与の方針

1 基礎知識の修得 0 ％
2 専門分野の知識・専門技術の修得 100 ％
3 汎用的問題解決力の修得 0 ％
4 道徳的態度と社会性の修得 0 ％

具体的な到達目標

i) 統計データに基づく基本的統計量の算出ができること。ii) 基本的な確率分布に関する理解を修得すること。iii) データに対する統計的分析を自ら適用できること。

受講にあたっての前提条件

微分積分の基本演算ができることを前提条件とする。

授業の方法とねらい

確率を道具として一部のデータ（標本）から全体（母集団）の性質を調べる推測統計学の基本的な考え方を理解する．いくつかの典型的な事例に対する推定や検定の方法を知り，正しく適用する事ができる技術を身につける。
本授業は対面＋の登録形式をとるが、奇数偶数の週入れ替わりとはしない。具体的な方法については初回ガイダンスを全員受講の上、受講に誤りのないようにすること。
また、講義内での演習問題などでExcel等を使用するため、受講の際はノートPCを持参できる環境を整えておくことが望ましい。

AL・ICT活用

Project Based Learning／Flip Teaching／Discussion Debate／Practice Fieldwork／Interactive classes using ICT／Support for self-learning using ICT／Other

第1回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

事前学習

・授業開始前日までにKU-LMS上で初回授業の資料を参照しておくこと。

1時間

授業内容

1．記述統計
　　与えられたデータを理解するためには統計量を用いて簡略化することと同時に，
　　なるべくデータそのものを見ようとする姿勢も必要である
　　ここでは，ヒストグラムなどデータの視覚化について学ぶ。

事後学習・事前学習

高校までの授業における「グラフを描く」ことの意味について考えておく。

1時間

第2回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

2．代表値
　データを１つの値で代表させる、代表値の考え方について学ぶ。

事後学習・事前学習

データを視覚化することで、データについて客観的に読み取れること、読み取れない事は何か、考えて置く。

3時間

第3回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

3．散布度
　データの散らばりを表す散布度について学ぶ。

事後学習・事前学習

代表値について復習しておく。

1.5時間

第4回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

4．正規分布
正規分布について、基本的な内容を学ぶ。

事後学習・事前学習

度数分布について復習しておく。

1.5時間

第5回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

5．相関係数
２つの量的なデータの関連性を測る相関係数について学ぶ。

事後学習・事前学習

平均値、標準偏差の意味について復習しておく。

2時間

第6回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

6．中間課題
第1回から第5回の内容で中間課題を出題する。

事後学習・事前学習

第1回から第5回の授業内容を復習しておく。

6時間

第7回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

7．母集団と標本分布
母集団、標本など、標本調査で出てくる基本的な言葉の定義について学ぶ。

事後学習・事前学習

データの集計方法、データについての指標について復習しておく。

2時間

第8回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

8．区間推定
平均値の区間推定の考え方について学ぶ。

事後学習・事前学習

標本の分布について復習しておく。

2時間

第9回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

9．区間推定
分散の区間推定について学ぶ。

事後学習・事前学習

平均値の区間推定について復習しておく。

2時間

第10回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

10．仮説検定
仮説検定の基本的な考え方について学ぶ。

事後学習・事前学習

標本の分布について復習しておく。

2時間

第11回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

11．平均値の検定
　平均値の検定について学ぶ。

事後学習・事前学習

検定の考え方について復習しておく。

2時間

第12回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

12．平均値の検定
小標本の場合の平均値の検定について学ぶ。

事後学習・事前学習

大標本の場合の平均値の検定について復習しておく。

2時間

第13回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

13．分散の検定

事後学習・事前学習

分散の推定について復習しておく。

2時間

第14回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

14．補足と実践課題
　　多変量分析など次に学ぶべき話題について触れるとともに，
　　具体的な応用事例について演習を行う

事後学習・事前学習

・授業の内容全体の復習を今一度行うこと

2時間

第15回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

全授業の講評

事後学習

全提出物、中間課題、期末試験について復習しておく。

6時間

成績評価の方法

各提出物３０％、中間課題２０％、期末試験（教場試験）５０％で、
総合成績60％以上で合格とする。

受講生へのフィードバック方法

KU-LMSやメールで、提出物や試験に関する問い合わせに答える。

教科書

使用しない。毎回、動画を配布する。

参考書

オフィスアワー

KU-LMSやメールで、適宜対応する。
時間を調整し、Zoomで適宜質問に対応する。

受講生へのメッセージ

分からない点は、遠慮なく、積極的に質問して下さい。

実務家担当科目

Not applicable

実務経験の内容

教職課程認定該当学科

Department of Architecture

その他の資格・認定プログラムとの関連