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学科(専攻)・科目の種別等
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専門基礎科目 ・・・・・・・・・・・・・・・ |
授業コード Class Code |
B10A10114 | 科目コード Course Code |
B10A101 |
| 授業の方法 Course Type |
演習 | 単位数 Credits |
2 | ||
| 期別 Semester Offered |
前期 | 曜日・時限 Day & Period |
月２ | ||
| 授業科目 Course Title |
基礎ゼミナール |
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| Preparatory Seminar | |||||
| 副題 Subtitle |
入門統計学を英語教科書で学ぶ | ||||
| 担当教員 Instructor |
橘 永久 | ||||
| 履修年次／セメスター Students' Year/Semester to take the Course |
1年次 | ||||
| 概要 Brief Description |
大学で経済学を専攻する特典の一つに、統計学を学ぶ機会が増えることがあります。近年、社会の統計学に対する需要は、以前では考えられなかったほどまでに高まっています。新入生の皆さんも、「ビッグデータ」という言葉や、「統計学が最強の学問である」といったベストセラー本の題名を耳にしたことがあるのではないでしょうか？ 大学で経済学を専攻するもう一つの特典は、英語に触れる機会が増えることです。しかし統計学も英語も、最初にある程度頑張って慣れないと、苦痛で終わってしまう可能性が大です。本ゼミでは、定評のある英文統計学教科書を輪読することで、大学での統計学学習と英語講義受講への肩慣らしを行います。 |
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| 目的・目標 Objectives and Goals |
1)統計学の概念に「慣れる」。 2)英語の教科書を頑張って読んでみる。 3)発表の場数を踏んでみる。 4) 「論文とレポートの違い」、「研究の倫理 (academic integrity)」、「学術的な著述 (academic writing) のルール」といった、学問面での大学生としての基本作法を身につける。 |
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| 授業計画・授業内容 Course Plans and Contents |
以下の順序で進めていきます。 1) 1回目：第一章を担当者が発表します（参加者もただ座っているだけでなく、この章を事前に読み、質疑応答に参加することが求められます）。 2) 2回目以降：参加者が原則一人一章を担当し、その内容を分かりやすく独自の例を交えて発表します。質疑応答と問題演習を通じて、統計学の概念に慣れることを目指します。 3) 教科書の第10章までを読み終え、理解を深めることを目指します。 4) 途中で一回、引用の方法＝盗作を決してしない＝「研究の倫理 (academic integrity)」を学ぶ回を設けます。 |
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| キーワード Keywords |
Statistics、英語の教科書 | ||||
| 教科書・参考書 Textbooks/Reference Books |
Agresti, Alan and Christine Franklin (2012), Statistics: The Art and Science of Learning from Data (3rd ed), Boston: Pearson Educacion; International ed 参加者は、Amazon等を通じて開講前に「必ず購入」しておくこと。 |
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| 評価方法・基準 Evaluation Procedures and Criteria |
出席、議論への参加、発表の巧拙の3点に基づき判定します。 | ||||
| 関連科目 Related Courses |
初級統計学、データ解析I・II、入門基礎ミクロ経済学、入門基礎マクロ経済学 | ||||
| 備考 Remarks |
無断の欠席と、5回以上の遅刻・欠席は認めません。 3月末以降、担当者のホームページを週に数回参照してください。 |
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