授業科目名 年度 学期 開講曜日・時限 学部・研究科 全担当教員 単位数
33764:[2025 春セメスター]情報処理(EA) 2025 春セメスター 月3 経済学部 五十嵐 直子 2

キャンパス

BKC

授業施設

コラーニングⅠ情報処理Ｃ３２

授業で利用する言語

日本語

授業の概要と方法

本講義は１回生時の情報処理演習を基本として，経済学部において今後学習を円滑に進める上で必要となる情報処理能力を養成するとともに，統計学の基礎知識を習得することを目的とする。具体的な内容としては，「情報処理演習」の授業内容の復習を前提とした記述統計学とその応用としての推測統計学について学ぶ予定である。授業形式は担当者による授業内容の説明の後，各自実習を行い，日常課題の提出を行う。なお、課題は日時指定し、授業時間内に実施するタイプの課題と，2~3日の期限内に提出するタイプの課題の両方となる。また、授業教室のPCを用いて最終課題も行う。本講義はPC（タブレット・スマーフォンは除く）の情報環境が必須であり、エクセル実習に関する質問はPCを前提としているため、タブレット・スマートフォンによる実習方法等のサポートは行わない。課題作成に際して，自宅でのPC利用が困難な場合には，大学のPCルームの利用をご検討ください。なお，エクセル実習に加えて、RStudioによる実習も行います。

受講生の到達目標

大学卒業後の進路に有用な情報処理能力と統計学の基礎知識を習得することができる。

事前に履修しておくことが望まれる科目

情報処理演習

授業スケジュール

授業回数/
担当教員（複数担当の場合） 		テーマ
キーワード・文献・補足事項等
1

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

2

「情報処理演習」の復習

並べ替えと抽出，関数

3～4

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）

5

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

6〜7

推測統計学の基礎（１）

正規分布，標準正規分布，標準化

8～9

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

10〜12

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

13〜14

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。

授業実施形態

対面授業。但し、6回程度を上限として、数回はメディア授業になることがあるかもしれません。メディア授業になる場合には事前にmanaba+Rでお伝えします。

授業外学習の指示

授業内容の復習は欠かさず行うこと。

成績評価方法

種別 割合(%) 評価基準等
定期試験（筆記） 0

レポート試験
（統一締切日を締切とするレポート）		 0

上記以外の試験・レポート、平常点評価
（日常的な授業における取組状況の評価）		 100

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。

成績評価方法(備考)

金融商品の期待リターンとリスクの分析を行う場合には、本学図書館HP「日経NEEDS社会科学情報検索」より日経NEEDSのデータを抽出し，使用する予定です。

受講および研究に関するアドバイス

情報処理能力を養うには，継続してパソコン実習を行うことが重要である。

教科書

教科書(使用頻度、その他補足)

参考書

参考書(使用頻度、その他補足)

参考になるwwwページ

授業内外における学生・教員間のコミュニケーションの方法

manaba+R,学生との直接対話

備考

【科目ナンバリング・カリキュラムマップはこちらから/Click here to see the Curriculum-Map and Course-Numbering】
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/