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現在位置: ホーム ja シラバス(2020年度) 経営管理大学院 基礎科目 2080000 統計分析

2080000 統計分析

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科目ナンバリング
  • P-MGT75 50008 LJ55
開講年度・開講期 2020・前期
単位数 2 単位
授業形態 講義
配当学年 1
対象学生 大学院生
使用言語 日本語
曜時限 木3
教員
  • 松井 啓之(経営管理大学院 教授)
授業の概要・目的  世の中には様々な資料やデータが存在する。統計学は、集団現象に関するデータを収集し、その集団の特質をデータに基づいて記述・推測する方法に関する科学である。経営分野においては、投資戦略、品質管理や市場調査などに加え応用範囲も広く、また近年ビックデータやデータサイエンスで注目されているように、人工知能の活用や因果分析の前提として、統計学の知識や活用能力は重要性を増している。
 本講義では、 統計学について全く知識のないか、あるいは大学で学んだけれども忘れてしまったという水準から始め、実証分析における客観的分析手法としての統計学の基本的な考えを理解した上で、実践的な分析手法を習得することを目指す。特に、単に公式を暗記するのではなく、統計学の考え方を理解し、そして、実際に利用できるようにすることに重点を置く。
 以上を実現するため、本年度より講義内容の一部変更し、実データの分析実習を実施することとした。また、それに合わせ評価方法も変更した。
到達目標  客観的分析手法としての統計学の基本的な考えを理解し、活用できることを目指す。具体的は、1)記述統計の理解(調査や実験・試験によるデータ収集の作法、データの種類や性質に応じたデータ確認と要約)、2)推測統計の理解(仮説検定や推定の原理、平均値および分散の推定および仮説検定)を踏まえ、3)統計分析ソフトを用い、現実のデータを用いた実践的な統計分析を行えるようにする。
授業計画と内容  講義内容は、以下の通りとするが、それぞれの経営管理大学院の所属プログラム毎に必要とされる確率・統計能力が異なることを踏まえ、プログラム毎に合わせた演習課題、事例、ケースを演習等で取り上げ、必要に応じて補講を行う。さらにPCを用いた統計分析ソフトと実データを用いた実習を行う。
 なお、受講者の理解の状況を踏まえ、講義や実習の順序を変更する場合がある。

第1回 統計学とは何か
第2回 記述統計:データの整理
第3回 記述統計:1変量データの確認と要約  
第4回 記述統計:2変量データの確認と要約
第5回 記述統計:データ分析実習
第6回 確率と確率変数
第7回 確率分布と推定の考え方
第8回 確率分布と統計的検定の考え
第9回 大数の法則、中心極限定理
第10回 点推定と区間推定
第11回 t分布と区間推定、仮説検定
第12回 χ2分布と区間推定、仮説検定
第13回 推測統計:データ分析実習
第14回 統計と統計学の利用
第15回 デブリーフィング(ふりかえり)
成績評価の方法・観点  講義中に課す演習課題レポート(30%)+最終試験(30%)+最終レポート(40%)
 講義に関する演習課題レポート(2020年度は6回程度を予定)を課し、その提出を求めることで、基本的な内容の理解を深めた上で、最終試験によって基本的な知識の習得を確認する。さらに、最終レポートとして、現実のデータを用いた分析レポートを作成することで、実践的な統計分析能力を確認する。
履修要件  導入科目「基礎数学」程度の数学(微分・積分・線形代数・確率)を習得していること(「基礎数学」の具体的内容は、導入科目に関するWebページを参照すること)。
 表計算ソフト(Excel)および統計分析ソフト(JMPまたはgretlまたはR)を利用した演習を予定しているので、PCの操作等の基本的なコンピュータリテラシーについては習得していることが望ましい。
授業外学習(予習・復習)等 「成績評価の方法・観点及び達成度」で記載したとおり、講義資料は講義前に公開し、各自で予習を行うこと。また、定期的に復習を兼ねた演習課題を課すが、必要に応じ自習として統計分析ソフト(JMPやR等)を利用した演習を課す場合もある。
 本講義で利用予定の統計分析ソフトのgretl(http://gretl.sourceforge.net/index.html)、R(https://www.r-project.org/)はフリーソフトウェアであり、 またJMP(https://www.jmp.com/ja_jp/home.html)については大学でライセンスを有しているので、どの統計分析ソフトも学生自身のPC(Windows, Mac)にインストール可能である。
 なお、大学の単位についての標準学習時間(1単位=3時間×15週)の考えに基づき、予習・復習の想定学習時間は、講義以外に、毎週4時間程度を標準として考えている。
教科書
  • 講義資料および関連資料はKULASIS/PandAで公開もしくは講義中に配布する。
参考書等
  • マンガでわかる統計学, 高橋信,トレンドプロ, (オーム社),
  • マンガでわかる統計学 素朴な疑問からゆる~く解説 (サイエンス・アイ新書), 大上 丈彦 , メダカカレッジ他, (SBクリエイティブ ),
  • マンガでわかる統計学入門, 滝川好夫, (新星出版社),
  • 1歩前からはじめる 「統計」の読み方・考え方 第2版, 神林博史, (ミネルヴァ書房),
  • ここからはじめる 統計学の教科書 , 高橋麻奈, (朝倉書店),
  • はじめての統計学, 鳥居泰彦, (日本経済新聞社),
  • 実践する統計学, 藪友良, (東洋経済新報社),
  • コア・テキスト統計学 第2版, 大屋幸輔, (新世社),
  • ふたたびの確率・統計[1]確率編, 永野裕之, (すばる舎),
  • ふたたびの確率・統計[2]統計編, 永野裕之, (すばる舎),
  • [図解]大学4年間の統計学が10時間でざっと学べる, 倉田博史, (KADOKAWA),
  • まずはこの一冊から 意味がわかる統計解析, 涌井貞美, (ベレ出版 ),
  • 道具としての統計解析, 一石賢, (日本実業出版社),
  • 基本統計学 第4版, 宮川公男, (有斐閣),
  • 1冊でマスター 大学の統計学, 石井俊全, (技術評論社),
  • ビジネス統計学〈上〉, Amir D. Aczel,Jayavel Sounderpandian/鈴木一功,手嶋宣之,原田喜美枝, (ダイヤモンド社),
  • 改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定2級対応 統計学基礎, 日本統計学会 編, (東京図書),
  • 改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定3級対応 データの分析, 日本統計学会 編, (東京図書),
  • 統計学が最強の学問である, 西内啓, (ダイヤモンド社),
  • その数学が戦略を決める(文春文庫), イアIan Ayres/山形浩生, (文藝春秋),
  • データ分析の力 因果関係に迫る思考法(光文社新書), 伊藤公一朗, (光文社),
  • 実証分析入門 データから「因果関係」を読み解く作法, 森田果, (日本評論社),
  • シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」, ネイト・シルバー/川添節子,西内啓, (日経BP社),
  • データ分析入門(第7版), 慶應SFCデータ分析教育グループ 編, (慶應義塾大学出版会),
  • エクセルで政策評価―すごくよくわかる実践的統計分析マニュアル, 佐々木亮, (多賀出版),