1年 文科 理科 2年 文科 理科 月 5 1年 文科 理科 2年 文科 理科 木 1 Ａ 1年 文科 理科 2年 文科 理科 月 5 Ａ 総合科目 Ｆ（数理・情報） 50220 Ａ 50724 50221 講義題目 授業の目標概要 評価方法 教科書 ガイダンス 講義題目 授業の目標概要 評価方法 教科書 ガイダンス 講義題目 授業の目標概要 評価方法 教科書 ガイダンス 基礎統計 範囲としては、分布をとらえる基本的な指標、確率分布の基礎知識、確率モデルの基本的な考え方、検定や推定などの統計的推測の初歩であるが、技法を詳しく説明するよりも、その背後にある考え方（いわば統計学はどういう風に世界を見ようとしたのか）に焦点をあてて進めていく。初心者にとって最大の障壁はそこが理解できないことであり、その結果として、具体的な数式や論理が「ブラックボックス」化するからである。 試験。 成績評価は理系と文系で分けて採点し、Ａの比率はほぼ同じくらいにする。参考資料として、第一回目のガイダンスのときに、昨年度の成績分布を示す。試験の詳細もそのときに説明する。 授業中に指示をする。／Will specify at class time 第一回授業日に行う。／Will conduct guidance at first time 統計学の考え方の基礎にあたる部分を解説する。 統計学入門 統計学は，近年注目されているデータサイエンスにおいて，数学・計算機科学と並んで基盤となる学問の一つである．データサイエンスを含め，人工知能，機械学習，ビッグデータといったバズワードで語られる分野で，将来一旗揚げたいと考える野心的な学生においては，統計学は学部前期課程のうちに身につけるべき素養であろう．また統計学の基礎的素養は，そのような野心的学生だけでなく，文科系を含むいかなる分野に進む学生にとっても必要であると考えられる．なぜならデータとともに思考する能力が，どんな分野においてもますます重要性を増しているからである．例えば中央官庁に進む場合，データや実証結果に基づく政策形成（Evidence Based Policy Making）への理解が不可欠である．法学，政治学，経済学といった伝統的に重視されてきた学問への素養だけではなく，統計学，データ解析に精通していることが期待されている． 本講義では，東大入試二次試験の文系数学の出題範囲レベルを前提に，統計学の基本事項を解説する．統計学的なデータの見方，また統計学の手法を用いるとどんなことが出来るかを具体的に示し統計学の動機づけを重視する． 期末試験による． 教科書は使用しない。／Will not use textbook 特に行わない。／Will not conduct guidance 回帰分析のより進んだ扱い 説するが、経済学に関する知識は要求しない。Excelとフリーソフトの gretl を用いる。 期末試験による。 授業中に指示をする。／Will specify at class time 特に行わない。／Will not conduct guidance 基礎統計などの入門講義で学んだ回帰分析のより発展的な内容について扱う。経済の実証的分析を例に取りながら解1108 1313 513 時間割コード 時間割コード 時間割コード 開講 授業科目名 基礎統計 開講 授業科目名 基礎統計 開講 授業科目名 統計分析 担当教員 佐藤 俊樹 担当教員 丸山 祐造 担当教員 倉田 博史 所属 経済・統計 所属 経済・統計 所属 経済・統計 曜限 曜限 教室 曜限 教室 教室 対象 対象 対象
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