| 副題 |
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| 担当教官名 |
新保輝幸 |
| 担当教官所属 |
人文学部社会経済学科 |
| 担当教官電話 |
非公開 |
| 担当教官E-Mail |
shinbo@cc.kochi-u.ac.jp
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履修希望学生に
求めるもの |
予備知識等は特に求めませんが、統計学の授業はその性質上、体系的に内容を積み上げていく形になります。実習等もありますので、欠席が多いと講義についていくのが困難になります。 |
| 備考 |
データ分析の実習を行うので、電卓および定規を必携とします。
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| オフィスアワー |
火曜3限
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| 学生相談場所 |
人文学部棟2階 210研究室
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| 授業テーマと目的 |
現在我々はさまざまなデータにアクセスすることができるようになったが、実際にデータを処理・分析するという過程を経ないと、データから有意味な知見を引き出すことは出来ない。そればかりでなく、統計学の基礎知識がないと、データによって逆に錯覚に陥ったり、はては統計を悪用しただましに簡単に引っかかってしまうこともありうる。
本講義では、さまざまな経済データの分析を行うための基礎となる、統計学的なものの考え方や基礎的な統計手法を理解することを目標とする。その上で、具体的なデータ分析の能力を身につけることを目指す。
そのためにデータ分析の実習を行い、実際にグラフを描いたり、電卓を用いて計算したりする。とりわけ、データの性質をわかりやすく、目に見えるような形で示すことができるよう、グラフの作成を重視する。
また、データに基づいてものごとが考え、議論することができるような思考の習慣を養う。
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| 授業計画 |
本講義では、統計学の考え方といくつかの初歩的な統計解析手法を勉強する。その上で、データ解析の手法についての講義が一区切りつくごとに、適宜電卓等を用いた計算やグラフの作成などの実習を行い、理解を深める。なお本年度の講義の構想は下記の通りである。
(1) 統計学と統計分析、統計データ
1.統計学とは何か
統計学の歴史
統計学とはどういう学問か
2.統計データの分析のプロセス
統計分析のプロセス
3.統計資料
統計の作り方
統計資料の種類と体系
統計データの収集方法と形式
(2) 1次元のデータの分析：データの分布の分析
4.1次元のデータの視覚化
度数分布表とヒストグラムの作成
ローレンツ曲線（集中度や不平等の度合の分析）
5. 1次元のデータの要約
代表値の計算とその性質
平均・中央値・最頻値の計算
代表値の視覚化
代表値の性質：強みと弱点、使い方
散らばり具合の計算とその性質
さまざまな散らばり具合の尺度とその性質
分散と標準偏差の計算
標準偏差の性質：チェビシェフの不等式
データの標準化：偏差値とは何か？
(3) 2次元のデータの分析：データ間の関係の分析
6.2次元のデータの視覚化
散布図の作成（連続データ）
クロス集計表（分割表）の作成とグラフ化（質的データ）
7.データ間の関係の度合いを数字で表す
相関係数の計算とその性質
8.データ間の関係を式で表す：回帰分析
データ間の関係をグラフで表す：直線の当てはめ
直線を当てはめるとはどういうことか？：最小2乗法の考え方
最小2乗法による直線の当てはめ
回帰分析の意味
その回帰分析は当てになるのか？：決定係数など
(4)統計的推測
9.推定と仮説検定（講義の進み具合によりこの項を割愛する場合がある。）
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達成目標
（達成水準） |
さまざまな経済データの分析を行うための基礎となる、統計学的なものの考え方や基礎的な統計手法を理解することを目標とする。
具体的には、授業計画で示した統計手法に基づいてデータを分析し、その結果を解釈することができる力を養う。 |
| 授業時間外の学習 |
データ分析の実習は、授業時間中に一定程度時間をとりますが、時間内に済まない場合は、宿題という形になります。
さらに、宿題のかたちで課題を出すこともあります。
また、授業開始時にリーディング・リストを配布いたします。その中から適当な教科書を選び、授業で学習した事項を復習することをおすすめします。 |
| 関連科目 |
22343 ： 計量経済学
22355 ： 情報ネットワーク経済論
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| 教科書・参考書 |
教科書は、授業開始時に指定します。同時にリーディングリストを配布し、参考書を紹介します。
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| Web テキスト |
http://iii.cc.kochi-u.ac.jp/~shinbo/stat/index.html
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成績評価の
基準と方法 |
出席、実習結果のレポート、期末レポート等を総合評価する。 |