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学習目標(到達目標) |
現在の情報社会において,求められている能力の一つは,データの背後に存在している関係や傾向を読み解くための分析力です.特に,客観的なデータにもとづいた分析力がグローバルで情報があふれる社会において重要視されています.しかし,これまでに,「この数値やデータを,どのように取り扱えば良いのか」と悩やんだという方も多いのではないでしょうか.そこで,これらの疑問を解決するための道具となる統計的手法を上手に使いなせるようになることを本講義の目標とします. |
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授業概要(教育目的) |
講義では出来るだけ数式を避け,なるべく図や言葉で手法のイメージを伝えるようにし,これからの専門科目を勉強していく上で,また実務において,最低限,身に付けておいて欲しいと考えられる経営データを分析するための統計的手法について重点的解説します.そして,講義終了時には,それらの手法によるアウトプットが理解出来ること目指します.講義の進め方としては,まず,簡単な例で手法を紹介し,その後,Excelを利用しながら具体的な分析手順について講義します. |
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授業計画表 |
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回 | 項目 | 内容 |
第1回 | Excel入門 | Excelによる入力や表計算法 | 第2回 | データの整理と集計(1) | コピーによる合算・統合・集計などのExcelの機能を用いたデータ集計方法 | 第3回 | データの整理と集計(2) | 関数を用いたデータ集計 | 第4回 | データの整理と集計(3) | ピボットテーブルを用いたデータ集計方法
| 第5回 | 統計的手法の練習(1) | グラフを用いた質的変数の視覚化(一変数) | 第6回 | 統計的手法の練習(2) | 度数分布表による質的変数の要約(一変数) | 第7回 | 統計的手法の練習(3) | ヒストグラムとボックスプロットによる量的変数の視覚化(一変数) | 第8回 | 統計的手法の練習(4) | 基本統計量による量的変数の要約(一変数) | 第9回 | 統計的手法の練習(5) | 分割表と構成比
| 第10回 | 統計的手法の練習(6) | 層別 | 第11回 | 統計的手法の練習(7) | グラフによる予測・ゴールシーク・ソルバー | 第12回 | 統計的手法の練習(8) | ローレンツ曲線とジニ係数 | 第13回 | 統計的手法の練習(9) | ABC分析とプロダクトポートフォリオ(PPM | 第14回 | 統計的手法の練習(10) | まとめ | 第15回 | 統計的手法の練習(11) | まとめと小テイスト | 第16回 | 量的な二変数データの分析 | 散布図 | 第17回 | 量的な二変数データの分析 | 相関係数 | 第18回 | 回帰分析(1)
| 回帰分析とは | 第19回 | 回帰分析(2) | データの理解 | 第20回 | 回帰分析(3) | 回帰分析の演習 | 第21回 | 回帰分析(4) | 回帰分析の応用 | 第22回 | シミュレーション | さいころのシミュレーション | 第23回 | データの標準化 | データの標準化と正規分布 | 第24回 | 統計的推定(1) | 区間推定 | 第25回 | 仮説検定(1) | 仮説検定とは | 第26回 | 仮説検定(2) | 仮説検定の実際 | 第27回 | 時系列データの解析(1) | 時系列グラフ,移動平均 | 第28回 | 時系列データの解析(2) | 指数,増加(減少率)成長率 | 第29回 | 理解度の確認 | 要点のまとめ | 第30回 | まとめ | まとめ |
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授業形式 |
実習形式で行い,毎回課題を与える.その時限の終わりにレポートとして提出する.実習に必要な知識は主として基礎統計学を学んでいるものとする.講義形式で補足することもある. |
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評価方法 |
定期試験
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レポート
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小テスト
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講義態度
(出席)
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その他
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合計
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0% |
30% |
40% |
30% |
0% |
100% |
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評価の特記事項 |
特になし |
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テキスト |
プリント配布とfolderに資料をUPします. |
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参考文献 |
岡太彬訓・中井美樹・元治恵子『データ分析入門―基礎統計―』共立出版,2012,2592円.
田久浩志『Excelで学ぶやさしい統計学』オーム社,2004,2,376円.
長沢伸也・川栄聡史 『Excelでできる統計的官能評価法』日科技連出版社,2008,5400円.
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オフィスアワー(授業相談) |
本授業終了後,本館2階講師室にて20分間は対応します.
授業内で告知した指定アドレスに連絡して下さい.適宜,質問にメールで回答します. |
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事前学習の内容など,学生へのメッセージ |
設備に制限があるので,履修者数は制限されます.また,出席できない学生は履修しないこと. |