早稲田大学政治経済学部(2016年度)西郷担当講義

 

講義の記録を目的としたページです。見栄えはよくありませんので、悪しからず。

 

(作成:西郷浩;掲示開始:201641日;最終更新:2016726日)

 

ジャンプ: 統計学入門 01(春学期)02(秋学期)統計学 01(春学期)Intermediate Statistics

 

 

統計学入門 01(春学期)02(秋学期)

l  形式:オンデマンド講義

l  教科書:、野口和也・西郷浩(2014)『基本統計学』培風館 第1-3

Ø  講義スライドあり

l  参考書:西郷浩(2012)『初級 統計分析』新世社、日本統計学会編(2012)『データの分析』東京図書

l  内容:記述統計学の基礎(1次元データの要約、2次元データの要約)、確率の基礎

l  評価:小テスト55%+筆記試験45%

l  出席確認:あり

l  講義記録:01(春学期)

1.      411日の週):「統計学入門」の進め方、「統計学入門」で学ぶこと、MS Excelの基礎

2.      411日の週):度数分布とヒストグラム、PC実習

3.      418日の週):代表値、散らばりの尺度、PC実習

4.      418日の週):ローレンツ曲線、ジニ係数、PC実習

5.      425日の週):度数分布表からの近似計算(算術平均など)、PC実習

6.      425日の週):散布図、共分散、相関係数、分割表、関連係数、PC実習

7.      59日の週):回帰直線、最小二乗法、決定係数、残差プロット、PC実習

8.      59日の週):回帰分析の発展(重回帰分析、変数変換)、PC実習

9.      516日の週):時系列データの分析:時系列データの見方、季節性、PC実習

10.   516日の週):事象と確率:標本空間、事象、確率、加法法則、PC実習

11.   523日の週):条件付き確率と独立性:条件付き確率、乗法法則、事象の独立性

12.   523日の週):ベイズの定理:ベイズの定理とその応用

13.   530日の週):確率変数:確率変数、確率変数の期待値・分散

14.   530日の週):標本抽出:標本抽出の基礎、確率変数としての標本平均

15.   66日の週):まとめ:記述統計、確率・標本抽出の復習と今後の学習の案内

16.   69日:補習(20151129日実施の統計検定3級を題材とした復習)

17.   619日(日)春学期筆記試験

15回の講義の後も、補助教材を配信の予定。

Ø  「学生による授業評価」にご協力を。Waseda net ポータルからweb上でご回答願います。

l  講義記録:02(秋学期)

1.      103日の週):「統計学入門」の進め方、「統計学入門」で学ぶこと、MS Excelの基礎

2.      103日の週):度数分布とヒストグラム、PC実習

3.      1010日の週):代表値、散らばりの尺度、PC実習

4.      1010日の週):ローレンツ曲線、ジニ係数、PC実習

5.      1017の週)度数分布表からの近似計算(算術平均など)、PC実習

6.      1017日の週):散布図、共分散、相関係数、分割表、関連係数、PC実習

7.      1024日の週):回帰直線、最小二乗法、決定係数、残差プロット、PC実習

8.      1024日の週):回帰分析の発展(重回帰分析、変数変換)、PC実習

9.      1031日の週):時系列データの分析:時系列データの見方、季節性、PC実習

10.   1031日の週):事象と確率:標本空間、事象、確率、加法法則、PC実習

11.   117日の週):条件付き確率と独立性:条件付き確率、乗法法則、事象の独立性

12.   117日の週):ベイズの定理:ベイズの定理とその応用

13.   1114日の週):確率変数:確率変数、確率変数の期待値・分散

14.   1114日の週):標本抽出:標本抽出の基礎、確率変数としての標本平均

15.   1121日の週):まとめ:記述統計、確率・標本抽出の復習と今後の学習の案内

16.   1121日:補習(2016619日実施の統計検定3級を題材とした復習)

17.   1127日(日):秋学期筆記試験

Ø  学生による授業評価にご協力を。Waseda net ポータルからweb上でご回答願います。

 

 

統計学 01(春学期)

l  形式:教室講義

l  曜日・時限・教室:火13-302

l  教科書:野口和也・西郷浩(2014)基本 統計学』培風館 第4-10

Ø  講義スライドあり

l  内容:推測統計学の基礎

l  評価:小テスト(オンライン)20%・期末試験80%

l  出席確認:あり

l  講義記録:

1.      412日:講義の進め方、統計検定の案内、1つの確率変数の確率分布と期待値、分散(復習)、代表的な離散型確率分布(ベルヌーイ分布、二項分布)

¨         小テスト:第1412日から420日まで(二次登録者のために終了期限延長)

2.      419日:代表的な連続型確率分布(正規分布)

¨         小テスト:第2419日から425日まで

3.      426日:多次元の確率分布の性質(同時確率と条件つき確率、周辺確率、2つの確率変数の独立性)、多次元の確率変数の期待値、条件つき期待値と条件つき分散

¨         小テスト:第3426日から53日まで

4.      510日:確率変数の和の期待値と分散

¨         小テスト:第4 510日から516日まで

5.      517日:カイ2乗分布、t分布、F分布の定義と性質、母集団と標本、確率標本抽出、統計量の標本分布

¨         小テスト:第5 517日から523日まで

6.      524日:統計量の標本分布(復習)、大数の法則と中心極限定理

¨         小テスト:第6 524日から530日まで

7.      531日:二項分布の正規近似(半数補正)、点推定の仕組み(点推定と区間推定、不偏性、一致性)

¨         小テスト:第7 531日から66日まで

8.      67日:点推定の仕組み(積率法、最尤法)、区間推定の仕組み(母平均の区間推定)

¨         小テスト:第8 66日から613日まで

9.      614日:区間推定の仕組み(成功確率の区間推定)、統計的仮説検定の仕組み、帰無仮説と対立仮説、棄却域の構成

¨         小テスト:第9 614日から620日まで

10.   621:仮説の発展、片側検定と両側検定

¨         小テスト:第10 621日から627日まで

11.   628日:母平均の検定と成功確率の検定、母平均の差の検定

¨         小テスト:第11628日から74日まで

12.   75日:成功確率の差の検定、適合度検定と分割表における独立性の検定、母分散に関する検定、無作為割付

¨         小テスト:第1275日から711日まで

13.   712日:p値、回帰モデルの仕組みと最小2乗法による回帰係数の推定量の性質

¨         小テスト:第13712日から718日まで

14.   719日:最小2乗法による回帰係数の推定量の性質(つづき)、回帰係数に関する推定と検定、残差プロットの見方

¨         小テスト:第14719日から725日まで

15.   726日:理解度の確認(期末試験)、まとめ

Ø  「学生による授業評価」にご協力を。Waseda net ポータルからweb上でご回答願います。

 

 

Intermediate Statistics (Spring Semester)

l  Time and Location: Monday 10:40-12:[email protected] and Wednesday 9:00-10:[email protected]

l  Textbooks:
[1] Freedman, D., Pisani, R., and Purves, R. (2007), Statistics, fourth edition, Norton (International Student Edition)
[2] Mosteller, Fienberg, S. E., and Rourke, R. E. K. (2013), Beginning Statistics with Data Analysis, Dover.

l  Grading: Assignments (50%) + Exams (50%)

l  Schedule:

1.      April 6, 2016: Review on porbability theory 1
[1] Chap. 13, pp. 221-236; [2] Chap. 8, pp. 190-207, pp. 212-221.

2.      April 11, 2016: Review on probability theory 2
[1] Chap. 14, pp. 237-254; [2] Chap. 8, pp. 207-211, 214-215.

3.      April 13, 2016: The addition rule (the inclusion-exclusion formula and the addition rule under disjointness), the Bayes theorem
[1] Chap. 15, pp. 255-263; [2] Chap. 7, pp. 168-172.

4.      April 18, 2016: Review on probability theory 3 (the binomial distribution)
[1] Chap. 16, pp. 273-287; [2] Chap. 6, pp. 138-147.

5.      April 20, 2016: The law of large numbers, the expected value and standard error, the normal approximation
[1] Chap. 17, pp. 288-307; [2] Chap. 8, pp. 223-228.

6.      April 25, 2016: The normal approximation for probability histograms
[1] Chap. 18, pp. 308-330; [2] Chap. 10, pp. 272-274.

7.      April 27, [email protected]: A look at the LLN through simulations.
[1] Chap. 19, pp. 333-354; [2] Chap. 5, pp. 118-134, Chap. 7, pp. 178-185.

Ø  Assignment 1, Due date: May 11, 2016

8.      May 9, 2016: Review on the sample sum, counting, the endpoint correction
[1] Chap. 20, pp. 355-374; [2] Chap. 7, pp. 168-178.

9.      May 11, 2016: Sample surveys, questions about Assignment 1.
[1] Chap. 21, pp. 375-394; [2] Chap. 6, pp. 138-163, Chap. 9, pp. 235-236.

10.   May 16, 2016: The accuracy of averages.
[1] Chap. 22, pp. 409-428; [2] Chap. 10, pp. 266-276.

11.   May 18, 2016: Interval estimation for the population percentage p.
[1] Chaps. 21 and 23, pp. 375-394 and 409-428.; [2] Chap. 6, pp. 138-163, Chap. 9, pp. 235-236, Chap. 10, pp. 266-276.

Ø  Assignment 2, Due date: May 28, 2016

12.   May 23, 2016: Interval estimation of the population mean, the expected value and the variance of Y = a + bX.

13.   May 25, 2016: Review on interval estimation.

14.   May 30, 2016: Review on the 2014 midterm exam.

15.   June 1, 2016: Review on the 2015 midterm exam and Assignment 2.

16.   June 6, 2016: Midterm exam.

17.   June 8, 2016: Review on the midterm exam, tests of significance (the basic idea).
[1] Chap. 26, pp. 476-488; [2] Chap. 9, pp. 234-239, Chap. 10, pp. 272-276.
[1] Chap. 26, pp. 488-495; [2] Chap. 10, pp. 276-282.

18.   June 13, 2016: (cancelled: Make-up: 18:15-19:45, July 15, [email protected])
[1] Chap. 26,  pp. 495-500; [2] Chap. 9, p. 239, Chap. 10, pp. 282-283.

19.   June 15, 2016: Test statistics, the z-test for the population proportion, the z-test for the population mean
[1] Chap. 27, pp. 501-508; [2] Chap. 10, pp. 284-293.

20.   June 20, 2016: Exercises (the z-test for the population mean, the z-test for the population proportion)
[1] Chap. 27, pp. 501-508; [2] Chap. 9, pp. 240-247.

21.   June 22, 2016: Exercise (t-test for the population mean), the z test for a difference.
[1] Chap. 27, pp. 508-517.

22.   June 27, 2016: The z-test for a difference.
[1] Chap. 27, pp. 518-522; [2] Chap. 9, pp. 254-256, Chap. 10, pp. 290-292.

23.   June 29, 2016: The z-test for a difference, covariance
[1] Chap. 28, pp. 521-535; [2] No chapters deal with the chi-square test for goodness of fit.

Ø  Assignment 3, due date: July 8, 2016.

24.   July 4, 2016: Covariance, the chi-square test for goodness of fit
[1] Chap. 24, pp. 535-540; [2] Chap. 9, pp. 247-254.

Ø  Assignment 4, Summarize either Chaps. 1 and 2 of Freedman, et al. (2007) or Chap. 17 of Mosteller, et al (2013); Due date: July 26, 2016

25.   July 6, 2016: The chi-square test for independence
[1] Chaps. 10-12, pp. 158-217; [2] Chap. 11, pp. 298-324.

26.   July 11, 2016: Review on Assignment 3, and the two-sided tests.
[1] No chapters deal with the linear regression model; [2] Chap. 12, pp. 328-352.

27.   July 13, 2016: The linear regression model and its use 1 (PC room 3-903)
[1] No chapters deal with the linear regression model; [2] Chap. 12, pp. 352-352.

28.   July 18, 2016: The linear regression model and its use 2

29.   July 20, 2016: The final exam (Start: 9:05, Stop: 10:15, 51 students took the exam.)

30.   July 25, 2016: A review on the final.

 

以上