1.サブタイトル Subtitle |
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2.関連する教育諸方針 Course-Related Policies; Diploma and Curriculum Policy |
| 【ディプロマポリシー】 各分野の特講科目を受講することによって学識とスキルを修得し、教育・研究機関、企業、組織などにおいて教育・研究者、高度専門職業人、指導的人物として必要な能力を発揮できる人材の養成を目指す。 【カリキュラムポリシー】 社会で活躍する上で必要な幅広い視野と学識、スキルを涵養する。
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3.授業科目のテーマと目的 Theme of the Course |
| 統計学の知識とデータ解析の技術をパソコンのアプリケーションソフト(具体的には、EXCEL)を用いて習得し、そのことを通じて差別化された管理統計・データ解析の技術習得を目指す。 大学院講義として、事例に基づいた課題演習を行い、実務能力の育成を図る。 必要に応じて自主プロジェクトも加える。
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4.授業科目の内容・具体的な授業計画及び進度 Course Description and Outline |
| 以下の内容(テーマ)で学習・研究を進めていきたい。 1回目 各種平均値の考え方 2回目 マクロプログラミングとは 3回目 マクロプログラミングの作成 4回目 VBAによるマクロプログラミング 5回目 分散 6回目 歪度、尖度 7回目 二変量解析、相関係数 8回目 中間まとめ 9回目 二項分布 10回目 ポワソン分布 11回目 正規分布 12回目 標準正規分布 13回目 χ二乗分布 14回目 f分布 15回目 まとめ
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5.利用教科書 Textbook(s) |
No. | 書名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 著者 (Author) | ISBN番号 (ISBN) | 発刊年 (pub,year) |
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6.参考書 Reference Book(s) |
No. | 書名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 著者 (Author) | ISBN番号 (ISBN) | 発刊年 (pub,year) |
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※教科書・参考書以外の資料 Materials other than textbooks and Reference Books |
| 教科書・参考書は適宜、指示する。また随時教材プリント等用意する。
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7.準備学習(予習・復習) Expected Work outside of Class | 時間 |
| 講義前に事前に提示されたテキストの部分を読んでおくこと。 日頃から、授業に関連のある新聞や文献を読んでおくこと。 手渡し資料の整理を行うこと。 その他、授業時に適宜指示する。
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| 講義後に学習した内容をもとに、応用問題などを解き理解の定着をはかる。
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8.フィードバック Instructor Feedback |
| レポートや論文については、評価およびチェックが終了の都度、本人に説明して返却する。その際に、質問なども受け付け回答する。
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9.評価の方法・基準 Criteria for Evaluation |
| 出席状況、予習状況および授業貢献度(30%)授業中の演習(50%)課題レポート(20%)により評価する。以上の合計60%を合格とする。
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10.学習の到達目標 The Main Goals of Course |
| 統計学の基礎的知識を確かなものにし、各種データの特殊性に応じて研究科レベルの高度なデータ解析ができることを目標とする。 あわせて、各種事象から得られたデータを分析し、実務レベルに即応したプログラミングシステムを設計・開発可能な能力を習得できることを目標とする。
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11.その他の留意事項について Additional Instractions / Comments to Students |
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