イントロダクション，「情報処理演習」の復習

授業の進め方と成績評価方法の説明，グラフの作成，変化率，幾何平均、指数計算

「情報処理演習」の復習

並べ替えと抽出，関数

記述統計学の基礎（１）

度数分布表とヒストグラムの作成，度数分布表より分布の中心を示す指標の計算（加重平均・メジアン・モード），度数分布表より分布の散らばりを示す指標の計算（分散・標準偏差・変動係数）

記述統計学の基礎（２）

ピボットテーブルとピボットグラフの作成，四分位数と箱ひげ図

推測統計学の基礎（１）

正規分布，標準正規分布，標準化

推測統計学の基礎（２）

RStudioの基本操作，RStudioにより6～7で学習した内容を実習

推測統計学の基礎（３）

RStudioにより相関係数の検定と回帰分析を実習

推測統計学の基礎（４）

母集団，標本平均，大数の法則，中心極限定理，推定

＊時間に余裕があれば、Excelの乱数発生やサンプリングにより偏差値の分析を行うか、または、日経NEEDSのデータを利用して金融商品の期待リターンとリスクの分析を行います。

＊授業時間内に課題を実施する回もあるため、シラバスに記載の学習内容は上記の授業回予定とは異なる場合があります。ご容赦ください。

＊【＋R授業】としてオンデマンド型授業の形式で課題解答か応用課題の説明を行う予定です。何回目の授業回で行うのかについては授業進度を調整しつつ、manaba+Rにて追ってお知らせします。

日常課題：最終課題=60%:40%
日常課題：5回程度を予定
最終課題：授業で使用する情報教室内のPCを利用し、参照一切不可とします。試験に準じる扱いとします。