G6005411 統計学２

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 G6005411 科目区分専門教育科目

授業科目名統計学２

授業科目名
（フリガナ）トウケイガク２

英文授業科目名 Statistics 2

担当教員名担当教員未定

担当教員名
(フリガナ) タントウキョウインミテイ

開講キャンパス東広島開設期 1年次生後期４ターム

曜日・時限・講義室 (4T) 木1-4：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・確率論・数理統計・推測統計・経済統計

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）
到達度評価
の評価項目
（学部生対象科目のみ）

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、その方法を説明し実行できる。
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。

授業計画授業計画統計学II
1. 推測統計の目的と枠組み
2. データの得られ方と推論の限界
3. 標本抽出法の基礎
4. 標本分布と標準誤差
5. 統計量・推定量の性質
6. 信頼区間：概念と解釈
7. 母平均と母比率の推測
8. 仮説検定の枠組み（宿題１提出）
9. 独立・対応のある２群の平均差の推定と検定
10. 独立な２群の比率差の推定と検定
11. カイ二乗検定（独立性・適合度）・正規母集団の母分散の推定と検定
12. 一要因ANOVA：独立な３群以上の平均の比較
13. 総合演習：手法選択・計算・結果の書き方
14. 検出力・標本サイズ設計
15. 復習（宿題２提出）

２回の宿題を課し、期末試験を実施する。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.)"
• 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

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
受講条件等履修上の前提科目はない。ただし、本科目は統計学Iで扱った内容を前提としており、統計学Iの延長として設計されている。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。

成績評価の基準等宿題１・２:合計で４０％(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

メッセージデータサイエンス、機械学習、AIなどの言葉を耳にする機会が多く、これらは私たちの日常生活を大きく変えつつある。統計学はこれらの分野の基礎である。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いるため、授業内でも専門用語について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	G6005411	科目区分	専門教育科目
授業科目名	統計学２
授業科目名（フリガナ）	トウケイガク２
英文授業科目名	Statistics 2
担当教員名	担当教員未定
担当教員名 (フリガナ)	タントウキョウインミテイ
開講キャンパス	東広島	開設期	1年次生後期４ターム
曜日・時限・講義室	(4T) 木1-4：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・確率論・数理統計・推測統計・経済統計
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）
到達度評価の評価項目（学部生対象科目のみ）
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、その方法を説明し実行できる。 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	授業計画統計学II 1. 推測統計の目的と枠組み 2. データの得られ方と推論の限界 3. 標本抽出法の基礎 4. 標本分布と標準誤差 5. 統計量・推定量の性質 6. 信頼区間：概念と解釈 7. 母平均と母比率の推測 8. 仮説検定の枠組み（宿題１提出） 9. 独立・対応のある２群の平均差の推定と検定 10. 独立な２群の比率差の推定と検定 11. カイ二乗検定（独立性・適合度）・正規母集団の母分散の推定と検定 12. 一要因ANOVA：独立な３群以上の平均の比較 13. 総合演習：手法選択・計算・結果の書き方 14. 検出力・標本サイズ設計 15. 復習（宿題２提出）２回の宿題を課し、期末試験を実施する。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.)" • 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
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	履修上の前提科目はない。ただし、本科目は統計学Iで扱った内容を前提としており、統計学Iの延長として設計されている。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	宿題１・２:合計で４０％(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	データサイエンス、機械学習、AIなどの言葉を耳にする機会が多く、これらは私たちの日常生活を大きく変えつつある。統計学はこれらの分野の基礎である。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	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いるため、授業内でも専門用語について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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