講義概要/Class Outline

統計学の講義は、さまざまな分野で分析する場合、EXCELが一般的に利用されるケースが多い。EXCEL等の簡易ソフトを利用し各分野の分析のためには基礎的な統計学の知識が必要となります。本講義は電卓を利用して、統計学の理論的な仕組みを学び、ＶＢＡなどのプログラミング作成に役立つことを目的とします。  

講義計画 /Class Structure

回	内容
1	統計学について 統計学とEXCELとの関係について、統計学と経済学との関係について解説します。
2	平均値（１） 単純算術平均値、加重算術平均値、幾何平均値及び調和平均値を取り上げ、その意味と応用について解説し、実習をしていただきますます。
3	平均値（２） 構成比、成績換算（ＧＰＡ）、物価指数、成長率、複利計算及び平均成長率などを解説し、実習をしていただきます。
4	分散と標準偏差（１） 分散と標準偏差の概念を、度数分布にまとめられているケースとそうでないケースとで解説し、実習をしていただきますます。
5	分散と標準偏差（２） 標準偏差の応用である変動係数、標準化変量及び偏差値などを解説し、実習をしていただきますます。
6	対数概念 分析には、標準化変量データのほかに、対数データを用いてなされるケースが多い理由について解説します。
7	相関係数（１） 相関係数の概念について、標準化変量を通じて解説し、実習をしていただきますます。
8	相関係数（２） 相関係数がどのような分析に利用されているかについて解説し、実習をしていただきますます。
9	平均値の有意差検定 標本抽出された情報が、母集団情報を代表しているかどうかをｔ検定で解説します。実習もおこなっていただきます。
10	分散の有意差検定 標本抽出された情報が、母集団情報を代表しているかどうかをカイ２乗検定で解説し、実習をおこなっていただきます。
11	単回帰分析（１） 最小２乗法の仕組みを解説、重回帰分析との兼ね合いで、線形代数学での仕組みも解説します。
12	単回帰分析（２） 回帰係数を掃き出し法を用いて導出し、回帰係数のｔ検定方法や決定係数の解釈を説明し、実習をおこなっていただきます。
13	重回帰分析 とくに需要関数分析（需要予測分析）によって得られた計測結果の解釈を詳細におこないます。
14	まとめと補足説明 第1回から第13回までのまとめと補足説明をおこない、Excel環境下でのVBAを利用したプログラミングの解説をおこないます。