統計学の基礎と応用 張 南 今日の話：序 論 履修の注意事項
序論 統計とは 統計学の３源流 統計学とは
統計とは 実際的な意味を持ついろいろな数字 統計資料 統計と数字・数学の違い
統計学の３源流 第１の源流：ドイツ国状学 （Staaten Kunde,16th c.-17th c.） 代表人物と著作： 『ヨーロッパ諸国の国勢学綱要』 特徴： はじめてStatistikという言葉が用いられた 文字の記述にとどまった 国の状況が国家によって作成される
第2の源流：イギリスの政治算術 (16cー17c) グラント(J.Graunt, 1620-1674) 『死亡表に関する自然的及び政治的観察』 (Natural and Political Observations Mentioned a Following Index and Made upon the Bills of Mortality,1662) ペテイ(W. Petty, 1627-1687) 『政治算術』（Political Arithmetic,1690） 数（Number）；重量（Weight）；尺度（Measure）
第3の源流：フランス確率論 古典確率論の代表者： ベルヌーイ（j.Bernoulli, 1654-1705) ベルヌーイ定理 ラプラス(P.S.Laplace, 1749-1827) 古典確率論 大数法則：数理統計学の基本的な考え
ケトレー統計学→３源流の統一 ケトレー(A.Quetelet, 1796-1874) ベルギー天文学者、国状学と政治算術の見解を総合し、確率論の原理と大量観察法に方法論的基礎におき、近代統計学を確立した。 社会物理学 主著：『人間について』（1835）
3源流の統一と現代の２流派 ドイツ国状学 イギリス政治算術 フランス確率論 ケトレー統計学 ドイツ社会統計学 数理統計学 統計学と情報科学
統計学とは Statistics is the grammar of science データの見方、使い方、作り方 データの見方、使い方、作り方 記述統計学（Descriptive Statistics,前期） データの整理、加工、分布特徴の記述 推測統計学（Inferential Statistics,後期） 標本を用いて母集団を推測
本講義のねらい 基礎理論と社会実践を結び付けるという教育の理念で、従来の「教科書化」された統計学を学び、くわえて経済学・市場調査論・計量ファナンス分析・情報処理技術に関連する知識も紹介する。 統計処理のケースとして取り上げ、統計学を体系的に支える諸方法論に基づくデータ処理・統計分析の能力を培う。 「真の学力」の核となる統計的思考力・判断力・表現力を鍛える ために、ケースで身につく統計学が如何に役に立つのかを 解き明らかしたい。
統計学を学ぶ主な流れ
統計学（前期）授業計画 第１回 序論 第２回 統計データの整理 第３回 ローレンツ曲線とジニ係数 第４回 平均値 第５回 他の代表値 第１回 序論 第２回 統計データの整理 第３回 ローレンツ曲線とジニ係数 第４回 平均値 第５回 他の代表値 第６回 分散 第７回 基準化変量と歪度、尖度 第８回 中間テスト 第９回 相関 第10回 回帰 第11回 決定係数 第12回 確率変数と確率分布 第13回 離散型の確率分布Ⅰ 第14回 離散型の確率分布Ⅱ 第15回 前期のまとめと質問
履修の注意事項 http://ns1.shudo-u.ac.jp/~zhang/ テキスト：『ケースで身につく統計学』 参考書 予習と復習: HPに載せている授業内容へのアクセス User名：statistics Pass word：shudo
成績の評価 宿題の提出： 予定のとおりに きちんと整理した回答を提出 成績の評価基準： 発言(10%)、宿題(30%)、テスト(60%)
教室内の秩序： 静かに聴講 積極的に質問 私語禁止 勝手に移動しないこと 皆で一緒に頑張りましょう！