LG1 Critical Thinking
LG2 Diversity Awareness
LG4 Effective Communication
LG5 Business Perspectives (BSc)
LG6 Managerial Perspectives (BBA)
LG7 International Perspectives (BA)

Goal 4 質の高い教育をみんなに（Quality Education）

第1日（Day1）

（2章1節）
1)講義ガイダンスを粉います。講義の進め方、勉強の仕方、レポート課題、期末試験対策などを説明します。
2)分布
　沢山の値を含むデータについて、
　どのような値がそれぞれどのくらいの度数あるかを示したもののことを分布といいます。
　表でこれを表した場合を分布表といい、グラフで表した場合を分布グラフといいます。
3)度数分布
　沢山の値を含むデータについて、
　どのような値のデータがそれぞれどのくらいあるかを表したもののことを度数分布といいます。
　表で表した場合を分布表といい、グラフで表した場合を度数分布グラフ（度数のヒストグラム）といいます。
4)相対度数分布
　度数分布で、度数の代わりに度数の割合をもちいた場合を相対度数分布といいます。
　どのような値がそれぞれどのくらいの割合あるかを表したもののことです。

（2章2、3節）
5)データの代表値
　沢山の値を含むデータを1つの数値で代表させようとするとき、その数値をデータの代表値といいます。
　データの代表値としては平均値や中央値があります。
6)平均値
　平均値とはデータの合計をデータ数で割った値であり、データ１つ当たりの値のことです。
7)中央値
　中央値とはデータを大きさの順に並べたときに、真ん中の順位になる値の事です。
8)標準偏差
　標準偏差とはデータの散らばり具合を表す値です。データがどのくらい散らばっているかを表す値です。
9)四分位範囲
　四分位範囲とはデータの散らばりを表す値です。第三四分位数から第十四分位数を引いた値です。
10)データの標準化
　もとのデータから平均値を引き標準偏差で割った値を、データを標準化するとよびます。

●使用するケース

AKISATO KUBO （政府および報道機関の公開資料）
PANDEMIC 2020
グラフを読む I:現状の分析

2020年1月20日に横浜港を出港したクルーズ船ダイヤモンド・プリンセス（DP）号には、世界57カ国から船員1,068人, 乗客2,645人の計3,713人が乗船していた。この乗客で, 1月25日に香港で下船した80代男性が新型コロナウイルス感染症（COVID-19）に罹患していたことが2月1日確認された（1月19日咳発症）。2月2日に香港から同報告を受けた厚生労働省は, 2月1日那覇港寄港時に検疫を受けたDP号船員乗客に対し, 2月3日に再度横浜港で検疫を実施した。その後4月15日までに確定症例712例が確認され, 少なくとも14例の死亡が確認された（致命率2.0％）3）。そのとき対策のため外部から乗船した検疫官や医師らの感染も確認され、いかにこの感染症が、その性質と感染規模において、これまでの我々の医学的常識を覆す過去に類を見ない未曽有のものであるのかを実感させることになった。
前年の年末から年始にかけて、中国の武漢で発生したちまち感染拡大したCOVID-19は、すぐに周辺諸国に拡散し、日本では水際での検疫により何とか国内への感染を食い止めていたが、その潜伏期間の長さから、海外に滞在し、無症状のまま帰国した人達がその後発症し、国内感染が始まった
日々刻々新規感染者数とそのグラフがテレビ、新聞、インターネットを通じて報道される、それを見て我々はどう読み解いていけばよいのであろうか。
次のグラフは、国内で感染が始まってからの累計患者数である。現状を分析し、これからどうなるのか考えてみよう。

図

第2日（Day2）

（2章3節）
1)相関係数
相関係数とは、2組のデータが座標平面上で直線的に並んでいるか否かを表す値です。
　直線的に並んでいると、2組のデータは強い相関であると言われます。
(3章1節ｰ2節)
もとのデータ（＝母集団データ）の調べ方には、全数調査と標本調査の2つの方法があります。
2)全数調査と標本調査
　全数調査とは、母集団データの全数を調べることです。
　標本調査とは、母集団データから一部を抜き出して値を調べて、母集団データ全体を推定することです。
　ここで抜き出した値を標本とよびます。
3)確率分布
　沢山の値を含む母集団データからデータを一つ抜き出すとき、　
　どのような値が、それぞれどのくらいの確率で抜き出されるかを表したもので、データの確率分布といいます。
4)正規分布
　正規分布は、確率分布のなかで最も有名な確率分布です。
　形は左右対称の山型で、よく富士山型とよばれます。

●使用するケース

AKISATO KUBO
PANDEMIC 2020
グラフを読む II:経済原理との関連

・・・・・
ケース①と同文
・・・・・
次のグラフは、国内で感染が始まってからの累計患者数である。現状を分析し、これからどうなるのか考えてみよう。
図２

第3日（Day3）

(4章1節)
1)標本の平均値の分布：
　母集団データから標本を抜き出し、標本の平均値の値を考えるとき、標本の平均値の値として可能な値全体の相対　度数分布を、標本の平均値の分布とよびます。
(4章2節)
2)中心極限定理
　母集団データから標本nを抜き出し標本の平均値の分布をつくるとき、
　標本nの数を増やしていくにつれて、対応する標本の平均値の分布は徐々に正規分布に近づいていくことを中心極限　定理といいます。

●使用するケース

AKISATO KUBO
PANDEMIC 2020
グラフを読む III:ロジスティック曲線

・・・・・
ケース②と同文
・・・・・

数理生物学の研究結果より、感染症の累計感染者数と市場の拡大の原理が同じロジスティック曲線で表されることで、その共通する原理は何でしょうか。
図３
ロジスティック曲線の性質を用いて、これからの感染症の推移について考えてみよう。

第4日（Day4）

(4章3節)
1)統計的検定の考え方（統計的検定の4つのステップは次の通りです）
　 1. 帰無仮説を立てます（証明したいことをその対立仮説とします）。
　 2. 有意水準とよばれる判定基準を決めます。
　 3. 帰無仮説が正しいと仮定して、検定に必要な値を求める。
　 4. 3で計算した値が採択域か棄却域のどちらに入るかで、帰無仮説が正しいかを判定する。
(5章1節)
2)母集団データの平均値の検定1（t検定)
母集団データの平均値の値がいくつなのかについての検定は、
正規分布と近い関係にあるt分布とよばれる確率分布を利用して検定を行います。
そしてt分布を用いた検定をt検定とよびます。

●使用するケース

AKISATO KUBO
PANDEMIC 2020
グラフを読む IV:経済市場の成熟と感染症の収束
・・・・・
ケース③と同文
・・・・・

ロジスティック曲線の性質を用いて、これからの感染症の推移について考え、
感染症の収束と、経済市場の成熟と比較しながら考えてみましょう。

第5日（Day5）

(5章2節)
1)母集団データの平均値の検定2（t検定)
先週に引き続いて、平均値の検定を詳細に行います。
(5章3節)
2)母集団データの比率の検定（正規分布利用）
　母集団データの比率の値がいくつなのかについての検定は、
　中心極限定理に基づいた正規分布を利用して検定を行います。

●使用するケース

AKISATO KUBO（WEB公開資料）
PANDEMIC 2020
Vaccine Efficiency;ワクチンの有効性は統計確率的にどう保証されるか
”Efficacy and Safety of the mRNA-1273 SARS-CoV-2 Vaccine”

第6日（Day6）

(6章1節)
1)独立性の検定（＝分割表の検定）
　分割されている集計表で、2つの項目の間に関連があるかどうかの検定を、独立性の検定といいます。
　独立性の検定は、正規分布を二乗して得られるカイ2乗分布を利用して検定します。
(6章2節)
2)回帰分析
　複数の変数の間の関係を調べるのに、回帰分析がよく使われます。
　回帰分析は、データに最も近い直線を引くというのが基本的な考え方です。

●使用するケース

AKISATO KUBO（WEB公開資料）　　　　　　
INFECTION PROBABILITY

中国の武漢で発生したちまち感染拡大したCOVID-19は、すぐに周辺諸国に拡散し、日本では水際での検疫により何とか国内への感染を食い止めていたが、その潜伏期間の長さから、海外に滞在し、無症状のまま帰国した人達がその後発症し、国内感染が始まった。
昭和の人々がこうしたウィルスや細菌による感染症を、どのように捉えていたのかを省みることは、今の感染禍における私達に対する警鐘と、問題点を提起しているのではないだろうか。
以下は70年ほど前の、ある日本人男性の、感染症に関する科学、統計、数学についての懐疑的考え方です。
・・・

現在日本では感染症第3波といわれる状況にあり、第一波のときと比べれば、感染症の性質もある程度明らかになり、治療の方法も進歩しつつあり、米国では90%以上の効果が期待できるワクチンも開発され、国民一人一人の日常生活におけるマスク、手洗いの習慣化など、予防のための細心の注意にもかかわらず、医療現場はひっぱくしつつある。

第7日（Day7）

(6章3節)
1)その他の検定
　広い分野で利用される、様々な検定について解説します。ビッグデータの分析についても考えます。

これまでの復習と総まとめを行います。
また期末試験ガイダンスを行います。

●使用するケース

Battle Covid-19（WEB公開資料）
これまで使用したケースについて総合的に考慮し、これからの感染状況に科学的に基づいて対処するにはどうしたらよいだろうか。

ケースは使用しません。