早稲田大学政治経済学部(2018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:201841日;最終更新:20181116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社会調査

 

 

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.      49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.      49日の週):度数分布とヒストグラム、PC実習

3.      416日の週):代表値、散らばりの尺度、PC実習

4.      416日の週):ローレンツ曲線、ジニ係数、PC実習

5.      423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.      423日の週):散布図、共分散、相関係数、分割表、関連係数、PC実習

7.      57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.      57日の週):回帰分析の発展(重回帰分析、変数変換)、PC実習

9.      514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.   514日の週):事象と確率:標本空間、事象、確率、加法法則、PC実習

11.   521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.   521日の週):ベイズの定理:ベイズの定理とその応用

13.   528日の週):確率変数:確率変数、確率変数の期待値・分散

14.   528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.   64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.   612日:補習(20171126日実施の統計検定3級を題材とした復習)

17.   617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.      101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.      101日の週):度数分布とヒストグラム、PC実習

3.      108日の週):代表値、散らばりの尺度、PC実習

4.      108日の週):ローレンツ曲線、ジニ係数、PC実習

5.      1015の週)度数分布表からの近似計算(算術平均など)、PC実習

6.      1015日の週):散布図、共分散、相関係数、分割表、関連係数、PC実習

7.      1022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.      1022日の週):回帰分析の発展(重回帰分析、変数変換)、PC実習

9.      1029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.   1029日の週):事象と確率:標本空間、事象、確率、加法法則、PC実習

11.   115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.   115日の週):ベイズの定理:ベイズの定理とその応用

13.   1112日の週):確率変数:確率変数、確率変数の期待値・分散

14.   1112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.   1119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.   1116日:補習(2018617日実施の統計検定3級を題材とした復習)

17.   1125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

1.      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.      410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1410日から421日まで(二次・三次登録者のために終了期限延長)

2.      417日:代表的な連続型確率分布(正規分布)

¨         小テスト:第2417日から423日まで

3.      424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)、MS Excel を利用した説明(小テストを単純化した問題)

¨         小テスト:第3424日から51日まで

4.      58日: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、確率変数の和の期待値と分散

¨         小テスト:第4 58日から514日まで

5.      515日:正規母集団から発生された確率変数の和の期待値と分散、t分布、カイ2乗分布

¨         小テスト:第5 515日から521日まで

6.      522日:母集団と標本、確率標本抽出、統計量の標本分布、大数の法則と中心極限定理

¨         小テスト:第6 522日から528日まで

7.      529日:大数の法則と中心極限定理(復習)、二項分布の正規近似(半数補正)

¨         小テスト:第7 529日から64日まで

8.      65日:点推定の仕組み(点推定と区間推定、不偏性、一致性、積率法、最尤法)

¨         小テスト:第8 65日から611日まで

9.      612日:区間推定の仕組み(母平均の区間推定)、区間推定の仕組み(成功確率の区間推定)

¨         小テスト:第9 612日から618日まで

10.   619:帰無仮説と対立仮説、棄却域の構成、仮説の発展、片側検定と両側検定

¨         小テスト:第10 619日から625日まで

11.   626日:母平均の検定と成功確率の検定、母平均の差の検定(正規近似のみ)、成功率の差の検定

¨         小テスト:第11626日から72日まで

12.   73日:適合度検定と分割表における独立性の検定、無作為割付

¨         小テスト:第1273日から79日まで

13.   710日: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13710日から716日まで

14.   717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、期末試験について

¨         小テスト:第14717日から723日まで

15.   724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  Textbook:
[1] Freedman, D., Pisani, R., and Purves, R. (2007), Statistics, fourth edition, Norton (International Student Edition)

l  Grading: Assignments (40%) + Exams (60%)

l  Schedule:

1.      April 9, 2018: Review on probability theory 1 (up to conditional probability)

2.      April 11, 2018: Review on probability theory 2

3.      April 16, 2018: The addition rule (the inclusion-exclusion formula and the addition rule under disjointness), the Bayes theorem.

4.      April 18, 2018: The Monty Hall problem, the binomial distribution.

5.      April 23, 2018: The weak law of large numbers and the central limit theorem through simulation.

Ø  Assignment 1, Due date: May 9, 2018.

6.      April 25, 2018: Use of normal curves; the expected value, the variance, and the SD; the box model and the sum

7.      May 7, 2018: Population and sample, parameters and statistics, use of a normal curve for the sample sum

8.      May 9, 2018: Counting and classification, the endpoint correction

9.      May 14, 2018: Comments on Assignment 1, survey sampling

Ø  Assignment 2, Due date: May 23, 2018

10.   May 16, 2018: SRS, the finite population correction.

11.   May 21, 2018: Interval estimation for the population percentage p.

12.   May 23, 2018: Interval estimation of the population mean.

13.   May 28, 2018: Returning Assignment 2, review for the midterm exam using the last year’s midterm exam.

14.   May 30, 2018: Midterm exam.

15.   June 4, 2018: Review on the midterm.

16.   June 6, 2018: Tests of significance

17.   June 11, 2018: The z- test for the population mean and the population proportion.

18.   June 13, 2018: The t-test for the population mean.

19.   June 18, 2018: The z-test for a difference in the population percentages.

Ø  Assignment 3, due date: June 27, 2018.

20.   June 20, 2018: The z-test for a difference in the population means

21.   June 25, 2018: The z-test for a difference in the population means, covariance

22.   June 27, 2018: Covariance, the chi-square test (motivation)

23.   July 2, 2018: Comments on Assignment 3, the chi-square test of goodness of fit

Ø  Assignment 4, due date: July 11, 2018.

24.   July 4, 2018: The chi-square test of goodness of fit, the chi-square test of independence

25.   July 9, 2018: The chi-square test of independence, introduction to two-sided tests

26.   July 11, 2018: Two-sided tests, statistical importance vs practical importance

27.   July 16, 2018: The 2017 final exam, comments on Assignment 4.

28.   July 18, 2018: The final exam (Start: 9:10, Stop: 10:10)

29.   July 23, 2018: Review on the final.

30.   July 25, 2018: Regression analysis (Room 903 in Building 3)

 

 

社会調査(秋学期)土屋隆裕先生と共同担当(西郷が前半15回を担当)

l  形式:教室講義

l  曜日・時限・教室:月453-305

l  教科書:

1.      土屋隆裕(2009)『概説 標本調査論』朝倉書店

l  内容:統計調査論の基礎+統計調査の実際

l  評価:中間試験50%+期末試験50%

l  出席確認:あり

l  講義記録:

1.      101日:講義の進め方、統計調査における誤差

2.      101日:単純無作為抽出法1

3.      108日:単純無作為抽出法2(作物統計調査を利用したシミュレーション、有限母集団修正)

4.      108日:層化抽出法1(基本的な考え方の説明のみ)

5.      1015日:層化抽出法2(シミュレーション)

6.      1015日:比推定量・回帰推定量1

7.      1022日:比推定量・回帰推定量2、集落抽出法

8.      1022日:二段抽出法、人口統計の見方

9.      1029日:国勢調査と人口動態調査

10.   1029:人口統計の見方(つづき)

11.   115日:労働力調査と労働力統計の利用例

12.   115日:就業構造基本調査と就業構造基本統計の利用例

13.   1112日:総務省統計資料館、統計図書館見学

14.   1112日:社会生活基本調査と社会生活基本統計の利用例

15.   1119日:わが国の統計制度、わが国の公的統計と民間統計の利用方法

16.   1119日:社会調査法概観

17.   1126日:調査モードと標本抽出の方法1

18.   1126日:調査モードと標本抽出の方法2

19.   123日:項目の設計1

20.   123日:項目の設計2

21.   1210日:項目の設計3

22.   1210日:間接質問法

23.   1217日:調査票の設計1

24.   1217日:調査票の設計2

25.   17日:調査の実施

26.   17日:データの処理1

27.   121日:データの処理2

28.   121日:結果の報告

29.   128日:調査研究倫理と社会調査の課題

30.   128日:理解度の確認(期末試験)

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。

 

 

 

以上