G6004312 統計学１

広島大学シラバス

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年度 2026年度開講部局経済学部経済学科昼間コース

講義コード G6004312 科目区分専門教育科目

授業科目名統計学１

授業科目名
（フリガナ）トウケイガク１

英文授業科目名 Statistics 1

担当教員名富岡　知己

担当教員名
(フリガナ) トミオカ　カズキ

開講キャンパス東広島開設期 1年次生後期３ターム

曜日・時限・講義室 (3T) 水3-4,木3-4：経B257

授業の方法講義授業の方法
【詳細情報】対面, オンライン（同時双方向型）

原則として対面で講義を行う。ただし、状況によりオンライン（遠隔）で実施する場合がある。

単位 2.0 週時間 4 使用言語 B : 日本語・英語

学習の段階 1 : 入門レベル

学問分野（分野） 24 : 社会科学

学問分野（分科） 03 : 経済学

対象学生 1年次生以上

授業のキーワード記述統計・数理統計・推測統計・経済統計・意思決定

教職専門科目　教科専門科目　

プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
（学部生対象科目のみ）統計学I（前半ターム）と統計学II（後半ターム）は、計量経済学をはじめとするデータ分析
科目の基礎となる。統計学Iでは、データの記述、研究デザイン、確率論を扱う。
到達度評価
の評価項目
（学部生対象科目のみ）現代経済プログラム
（知識・理解）
・経済問題の数理的分析手法に関する基礎知識

経済・経営統合プログラム
（知識・理解）
・経済分析に関する基礎的知識

授業の目標・概要等本授業を修了した学生は、次のことができるようになる。
1. データを適切に要約し、図表で表現できる。
2. 確率変数および確率分布を扱うことができる。
3. 正規分布を説明し、適切に利用できる。
4. 基本的な統計的推測（推定・検定等）を行うべき状況を判断し、その方法を説明・実
行できる。
5. 特定の統計手法が不適切となり得る状況を識別し、その理由を説明できる。

授業計画統計学I
1. ガイダンス：統計学の全体像
2. 分布の記述：度数分布表とヒストグラム、経験分布関数、時系列プロット
3. 数量データの数値要約：中心、散らばり、分布の形
4. ２変数データの記述：二元表、散布図、共分散と相関
5. データ収集I：測定、標本調査、抽出法、無回答と欠測
6. データ収集II：観察研究と実験、無作為化と交絡
7. 中間試験（80分）※第6回までの内容
8. 確率の導入：不確実性のモデル化、確率の基本性質と計算規則
9. 条件付き確率と事象の独立性
10. 確率変数と分布（PMF, PDF, CDF）
11. 確率変数の期待値、分散、変換と和
12. 代表的な分布
13. 同時分布・周辺分布・条件付き分布
14. 無作為標本と標本分布：大数の法則と中心極限定理
15. 復習（宿題提出）

第7回に中間試験（80分）を実施し、学期末に宿題を1回課したうえで、期末試験を実施する。
数学は独立した回にまとめず、必要な箇所で適宜補う。なお、授業計画はあくまで目安であ
り、授業の進捗状況や学生の理解度に応じて、授業内容の一部を変更する場合がある。

教科書・参考書等教科書は指定しない。配布する講義ノートに基づいて講義を進める。
【参考書】
• Moore, D. S., McCabe, G. P., & Craig, B. A. “Introduction to the Practice of Statistics (9th ed.)”
• Ott, R. L., & Longnecker, M. T. “An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis (7th
ed.)”
• Bertsekas, D. P., & Tsitsiklis, J. N. “Introduction to Probability (2nd ed.)”
• Blitzstein, J. K., & Hwang, J. “Introduction to Probability (2nd ed.)”
• Stock, J. H., & Watson, M. W. “Introduction to Econometrics, Global Edition (4th ed.)”
• 大屋幸輔（著）「コア・テキスト統計学（第3版）」
• 森棟公夫・照井伸彦・中川満・西埜晴久・黒住英司（著）「統計学改訂版」
• 豊田利久・大谷一博・小川一夫・長谷川光・谷崎久志（著）「基本統計学（第3版）」
• 尾畑伸明（著）「数理統計学の基礎」

授業で使用する
メディア・機器等配付資料, moodle

【詳細情報】

授業で取り入れる
学習手法小テスト／クイズ形式, 授業後レポート

予習・復習への
アドバイス • 本授業は、高校レベルの確率・統計を前提として設計している。新たな概念を導入す
る際には必要最低限の数学を適宜復習するが、必要に応じて高校の教科書を復習し、
授業外で配布する補助資料にも目を通すことが望ましい。
• 大学の講義は進行が速い。講義ノートを十分に理解できている場合、毎回の出席は必
須ではない。理解が追いつかない場合は、クラスメイトと協力して復習するなど、主
体的に学習を進めてほしい。

履修上の注意
受講条件等特になし。ただし、「経済数学」と並行して履修することが望ましい。統計学の理解を深めた
い学生は、他学部の統計関連科目を履修、または聴講することを勧める。

成績評価の基準等中間試験（第7回・80分）：３０％(程度)
宿題（学期末提出）：１０％(程度)
期末試験：６０％(程度)
※ 配点（評価割合）は変更となる場合がある。

実務経験

実務経験の概要と
それに基づく授業内容

メッセージ統計学の目的は、計算そのものではなく、限られたデータから何が言えるかを見極め、不確実
性を踏まえてよりよい意思決定につなげることにある。統計学I・IIでは基礎的な概念を中心
に扱うため、最初はその重要性や応用とのつながりが見えにくいかもしれない。しかし、本授
業で学ぶ内容は、たとえば今後履修するであろう「計量経済学」をはじめとする発展的な科目
を理解し活用するための土台となる。ぜひ授業に積極的に取り組み、データを正しく読み解き
活用する力を身につけてほしい。
統計ソフトRを用いて実践的な問題の演習を適宜行う。なお、これらの演習は成績評価には直
接反映しないが、コーディングやプログラミングに関心のある学生は、ノートパソコンを持参
することを勧める。

その他使用言語: 使用言語は原則として日本語とする。ただし、参考書の一部は英語で書かれてお
り、日本語訳が存在しない場合がある。そのため、授業内でも専門用語については英語の
み、あるいは日本語と英語を併記・併用する場合がある。

すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。

年度	2026年度	開講部局	経済学部経済学科昼間コース
講義コード	G6004312	科目区分	専門教育科目
授業科目名	統計学１
授業科目名（フリガナ）	トウケイガク１
英文授業科目名	Statistics 1
担当教員名	富岡　知己
担当教員名 (フリガナ)	トミオカ　カズキ
開講キャンパス	東広島	開設期	1年次生後期３ターム
曜日・時限・講義室	(3T) 水3-4,木3-4：経B257
授業の方法	講義	授業の方法【詳細情報】	対面, オンライン（同時双方向型）
原則として対面で講義を行う。ただし、状況によりオンライン（遠隔）で実施する場合がある。
単位	2.0	週時間	4	使用言語	B : 日本語・英語
学習の段階	1 : 入門レベル
学問分野（分野）	24 : 社会科学
学問分野（分科）	03 : 経済学
対象学生	1年次生以上
授業のキーワード	記述統計・数理統計・推測統計・経済統計・意思決定
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中でのこの授業科目の位置づけ（学部生対象科目のみ）	統計学I（前半ターム）と統計学II（後半ターム）は、計量経済学をはじめとするデータ分析科目の基礎となる。統計学Iでは、データの記述、研究デザイン、確率論を扱う。
到達度評価の評価項目（学部生対象科目のみ）	現代経済プログラム（知識・理解）・経済問題の数理的分析手法に関する基礎知識経済・経営統合プログラム（知識・理解）・経済分析に関する基礎的知識
授業の目標・概要等	本授業を修了した学生は、次のことができるようになる。 1. データを適切に要約し、図表で表現できる。 2. 確率変数および確率分布を扱うことができる。 3. 正規分布を説明し、適切に利用できる。 4. 基本的な統計的推測（推定・検定等）を行うべき状況を判断し、その方法を説明・実行できる。 5. 特定の統計手法が不適切となり得る状況を識別し、その理由を説明できる。
授業計画	統計学I 1. ガイダンス：統計学の全体像 2. 分布の記述：度数分布表とヒストグラム、経験分布関数、時系列プロット 3. 数量データの数値要約：中心、散らばり、分布の形 4. ２変数データの記述：二元表、散布図、共分散と相関 5. データ収集I：測定、標本調査、抽出法、無回答と欠測 6. データ収集II：観察研究と実験、無作為化と交絡 7. 中間試験（80分）※第6回までの内容 8. 確率の導入：不確実性のモデル化、確率の基本性質と計算規則 9. 条件付き確率と事象の独立性 10. 確率変数と分布（PMF, PDF, CDF） 11. 確率変数の期待値、分散、変換と和 12. 代表的な分布 13. 同時分布・周辺分布・条件付き分布 14. 無作為標本と標本分布：大数の法則と中心極限定理 15. 復習（宿題提出）第7回に中間試験（80分）を実施し、学期末に宿題を1回課したうえで、期末試験を実施する。数学は独立した回にまとめず、必要な箇所で適宜補う。なお、授業計画はあくまで目安であり、授業の進捗状況や学生の理解度に応じて、授業内容の一部を変更する場合がある。
教科書・参考書等	教科書は指定しない。配布する講義ノートに基づいて講義を進める。【参考書】 • Moore, D. S., McCabe, G. P., & Craig, B. A. “Introduction to the Practice of Statistics (9th ed.)” • Ott, R. L., & Longnecker, M. T. “An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis (7th ed.)” • Bertsekas, D. P., & Tsitsiklis, J. N. “Introduction to Probability (2nd ed.)” • Blitzstein, J. K., & Hwang, J. “Introduction to Probability (2nd ed.)” • Stock, J. H., & Watson, M. W. “Introduction to Econometrics, Global Edition (4th ed.)” • 大屋幸輔（著）「コア・テキスト統計学（第3版）」 • 森棟公夫・照井伸彦・中川満・西埜晴久・黒住英司（著）「統計学改訂版」 • 豊田利久・大谷一博・小川一夫・長谷川光・谷崎久志（著）「基本統計学（第3版）」 • 尾畑伸明（著）「数理統計学の基礎」
授業で使用するメディア・機器等	配付資料, moodle
【詳細情報】
授業で取り入れる学習手法	小テスト／クイズ形式, 授業後レポート
予習・復習へのアドバイス	• 本授業は、高校レベルの確率・統計を前提として設計している。新たな概念を導入する際には必要最低限の数学を適宜復習するが、必要に応じて高校の教科書を復習し、授業外で配布する補助資料にも目を通すことが望ましい。 • 大学の講義は進行が速い。講義ノートを十分に理解できている場合、毎回の出席は必須ではない。理解が追いつかない場合は、クラスメイトと協力して復習するなど、主体的に学習を進めてほしい。
履修上の注意受講条件等	特になし。ただし、「経済数学」と並行して履修することが望ましい。統計学の理解を深めたい学生は、他学部の統計関連科目を履修、または聴講することを勧める。
成績評価の基準等	中間試験（第7回・80分）：３０％(程度) 宿題（学期末提出）：１０％(程度) 期末試験：６０％(程度) ※ 配点（評価割合）は変更となる場合がある。
実務経験
実務経験の概要とそれに基づく授業内容
メッセージ	統計学の目的は、計算そのものではなく、限られたデータから何が言えるかを見極め、不確実性を踏まえてよりよい意思決定につなげることにある。統計学I・IIでは基礎的な概念を中心に扱うため、最初はその重要性や応用とのつながりが見えにくいかもしれない。しかし、本授業で学ぶ内容は、たとえば今後履修するであろう「計量経済学」をはじめとする発展的な科目を理解し活用するための土台となる。ぜひ授業に積極的に取り組み、データを正しく読み解き活用する力を身につけてほしい。統計ソフトRを用いて実践的な問題の演習を適宜行う。なお、これらの演習は成績評価には直接反映しないが、コーディングやプログラミングに関心のある学生は、ノートパソコンを持参することを勧める。
その他	使用言語: 使用言語は原則として日本語とする。ただし、参考書の一部は英語で書かれており、日本語訳が存在しない場合がある。そのため、授業内でも専門用語については英語のみ、あるいは日本語と英語を併記・併用する場合がある。
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。

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