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    授業内容詳細

 経済統計学Ⅰ
   Economic Statistics Ⅰ
授業科目区分
(経済学科)学科共通科目(経営学科)統計学
担当者 井上 勝雄(教授)
グレード G1
テーマ 経済学のための統計学(1) ~ 記述統計の基本 ~
キーワード データ全体の代表値,標準偏差・分散,分布,2変量の相関,共分散,相関係数,回帰分析
開講年度
2017
開講時期
配当年次
1・2・3・4
単位数
2
コース 1年生 (経)学科共通科目
4年生 (経)総合政策コース基本科目(2012~2013年度入学生),(経)会計ファイナンスコース基本科目(2008~2011年度入学生),(経)ITキャリアコース基本科目(2008年度~2011年度入学生)

授業の目的及び概要  経済学のための統計学を講義する。一般社会や経済社会にある膨大な量のデータを、いかに見やすい形にまとめるか。まとめた情報から、どのような結論を導くか。これらに応えるのが統計学のテーマであり、本講義では、統計学のうち記述統計と言われる領域を扱う。はじめに数量的な把握に関して極めて基礎的な要領を学び、その後、大量のデータの代表値、標準偏差など、データの整理の仕方と、それらから何を読みとるかといった記述統計の基本を修得します。
 統計学は、経済学をはじめ諸科学における必要不可欠の知的技術であり、現在、様々な職業における業務を遂行するに際してはもちろん、一般社会生活においても重要な素養になっています。様々な就業の機会において、統計的資料の解釈と活用の観点から、理論的な思考能力を高めるとともに、様々な事柄や現象の実証的な分析能力を高めることが、本講義の究極の目標になります。
履修条件 特になし。
科目の位置づけ(DP・CPとの関連)  この科目は、学科共通科目の一つです。
また、この科目は、学位授与の方針(DP)に定める、学生が本学における学修と経験を通じて身につける知識や能力のうち、2.経済学を中心とする幅広い専門知識を身につけている、に該当します。したがって、本講義で学ぶことによって、数的処理能力、情報活用能力といった素養を身につけ(DP1)、現代社会の経済問題を理解し、その解決の方法を考える力を身につける(DP3)ことに寄与します。
学修の到達目標  この科目によって受講生が、経済事象や経済問題に関する事柄を数量的に把握できるようになることです。様々な具体的な例を通して、それらの背景にある重要な数学的な知識は講義の中で解説されるので、丁寧に理解が進められます。したがって数量的な経済分析や経済予測に必要不可欠な基礎知識を理解した上で、統計分析の考え方とその手順を利活用できることが到達目標です。
授業の方法  具体例を通して統計分析の仕方を講義し、受講生は例題にならって演習に取り組むことで、統計手法を活用できるようになる。さらにホームワークの演習を通して、単に暗記するのではなく、それらの手法や分析の仕方の中にある統計学の見方・考え方が身につくよう、受講生自ら理解を確かめていくよう指導します。
講義テキストおよびレジュメの類、演習の解答例など教室で取り上げる資料は、IT's class中の教材にアップロードします。適宜、講義レジュメの図表、グラフなどの説明には、スクリーンを活用する。
授業外の学修(予習・復習等)  (1)予定される講義の講義レジュメは事前にダウンロードし、書籍の体裁に綴じて、受講時には必ず持参すること。(2)ホームワークの演習は実行して、必ず次回提出すること。(3)講義レジュメ、授業中およびホームワークの演習は、しばしば復習して、経済統計学の用語と考え方をしっかりと身につけていくこと。
テキスト・参考書  授業中に活用する講義テキスト・レジュメを配布します。
参考書は、拙著『新・よくわかる統計学の考え方』、ミネルヴァ書房の発行。

成績評価の基準・方法  成績評価の基準・方法は、毎回の授業には積極的に参加し、授業中の演習とホームワークを丁寧な叙述で着実に提出すること(40%)。中間テスト(30%)と定期試験(30%)を総合的に評価します。()内の%表示は総合的な評価に対する配分です。。
履修上の注意事項など  毎回の授業に積極的に出席し、演習とホームワークは着実に実行して、理解しにくい箇所や疑問点が生じたら、躊躇せずに担当者に質問してください。授業に電卓(√キーとメモリー・キーが付いてる)を持参すること。
この科目の履修にあたって  統計学は、経済学をはじめ諸科学ににとって重要な知的技術です。今では、様々な業務を遂行する際にも、一般社会生活においても重要な素養になっています。統計的資料の解釈と活用の観点から、理論的な思考能力を高めるとともに、様々な事柄や現象の実証的な分析能力を高めることになるからです。
 授業で取り上げる例題にならって演習とホームワークに取り組むことで、統計手法を活用できるようになります。単に暗記するのではなく、それらの手法や分析の仕方の中にある統計学の見方・考え方をしっかり理解していく集中力と忍耐力を培っていきましょう。毎回の授業に積極的に出席し、演習とホームワークを着実に実行し、難しく感じた箇所や疑問点が生じたら、躊躇せずに担当者に気軽に質問してください。
オフィスアワー 木 14:00~14:30 教務課(C号館1階) 授業の質問、数学の基礎、レポート作成支援、キャリアと進路、メンタル支援、大学院進学(経済系)、その他(自己PR作成支援など)


第1回 統計学のテーマと講義のオリエンテーション

経済社会と経済学および統計学、統計学と数学の違い等を解説し、その後、講義の進め方、授業の運営、受講生が重視すべきことなど受講姿勢のポイントを説明します。また、評価についても詳細に説明します。

第2回 数量把握の基礎

倍率、増加率・成長率  、割合・構成比率、関係比率など、基本的な数量的把握の要領を解説し、受講生が充分に馴染んでいくよう演習に重点を置いて、授業を進める。

第3回 統計データの表わし方とデータ全体の概略

まず、数値データの読みとり、グラフの読み方等を解説する。その後、データ全体を代表する、あるいは、データの中心を表す指標をとして、平均、中央値、最頻値を解説する。

第4回 演算子Σを活用しよう

データ全体の概略を与える指標について、演習を通して親しみむ。合わせて、演算子Σの活用の仕方を基本的なところから解説して、演習を通して修得するよう授業を進める。

第5回 格差、バラツキの指標(1)

データ全体の中にある格差やバラツキ、あるいは散らばり程度の指標を解説する。基本的な格差指標として、範囲(レインジ)、四分位範囲、四分位偏差、5数表示を説明する。

第6回 格差、バラツキの指標(2)

格差やバラツキ、あるいは散らばり程度の指標である分散、標準偏差、変化係数・変動係数について解説する。

第7回 ヒストグラムと度数分布

これまで説明されてきた個票データによる統計資料とは異なる度数分布表によるデータの提示・展開に、まず親しむことからはじめ、度数分布表に依るデータの縮約の本質を理解する。



第8回 度数分布から分散、標準偏差を求める

度数分布表に示されるデータの縮約の本質を充分に理解した上で、平均や標準偏差、その他の指標をどのように算出するかを説く。その上で、演習に取り組むことによって、統計分析に親しむようにする。

第9回 経済統計学Ⅰの前半部講義の復習

経済統計学Ⅰの前半部講義全体を振り返り、復習的な演習によって今一度、修得すべき内容を確認する。

第10回 ローレンツ曲線とジニ係数

データの格差を表す一つの手法として、ローレンツ曲線の作成を説明する。そうして、さらにその数量化指標であるジニ係数を解説する。


第11回 2変量データ

2変量データの提示をいくつかの例題を通して解説し、まず、散布図によるデータ展示を説明する。

第12回 変量間の関係を計測する

散布図によるデータ提示を見極め、その後、共分散、相関係数といった2変量データ独特の数量指標を説明する。

第13回 最小2乗法

2変量間の関係式の利活用の様々を例示し、その計測について講義する。つまり、計測方法として最小2乗法を展開し、回帰分析の基礎を解説する。さらに最小2乗法に関連する統計指標を説明する。

第14回 回帰分析の例

2変量間の関係式の利活用の様々を例示し、経済予測や経済社会における様々なメカニズムの把握に役立つことを解説する。

第15回 経済統計学Ⅰの後半部講義の復習

経済統計学Ⅰの後半部講義全体を振り返り、復習的な演習によって今一度、修得すべき内容を確認する。