王明进教授が担当。有名な教授らしく、色々と冗談も交えながら、分かりやすく進める感じです。とはいえ、その冗談のほとんどがまだ理解できない状況ではありますが。。。
オリジナルのテキストが配布され、そのテキストを活用しながら授業が進んでいきます。参考テキストは、「ビジネスと経済統計」。授業は全8回で、最後はテストとなります。生徒の評価は、出席15％、残りは、小グループにわかれての宿題提出が35％、最後のテストが50％という割り振りです。
全８回と授業の数は多くないので、数学の公式や計算式を学ぶのではなく、統計学の概要を学びながら、どのように統計をビジネスの決定に生かしていくのかというのが本授業の大きな目的です。とはいえ、微分、積分、確率など数学の基礎を持っていないと、授業をしっかり理解することが出来なくなるのではないかと思います。それでは、簡単に振り返っていきます。
モデル化の思考、データの種類、統計における表記方法
一回目なので、かなり基礎的な話のみでした。
- データ取得→各モデルを使い加工→決定、この３STEPが重要。
- データ加工には、Minitab15を使う。そのほかには、SPSS、Stata、SAS、R、Pythonがある。
- データの分布を、図を使い、どのような差異があるのか分析する。
- 直方図（Histogram）。
- 分布されるデータの位置の用語、平均数（Mean）中位数（Median）众数*最頻値（Mode）など。
- 分布されるデータの変化に関する用語、方差*分散（Variance）标准值*標準偏差（Standard Deviation）全距或极差*範囲（Range）跨度*区間（Span）など。
- 样本方差*不偏分散とは。
- 标准值*標準偏差 の計算方法。
- Box Plot図の有効性。
样本方差*不偏分散の計算式で、N-1で割るのですが、それはあまり考えなくて良いとのこと。全数の標準分散とサンプルから出す不偏分散の違いなのですが、私はこの違いがいまだに分かりません（涙）。もう一度、勉強してみます。→統計学における分散と不偏分散 例題でわかりやすく解説。