Transcript 09/27（木）

統計学 第１週
9/27（木）
担当：鈴木智也
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講義のテーマ
• 計量経済学への準備コース（後述）。
• 統計学の基礎。
• 数学的理論の厳密さより、統計学を現実問題
にどう適用するのかという応用面に力点。
注：高校数学の知識は前提とする。
注：計算が必要とされることもある。
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この講義に関する重要事項
• 講義ノート： ウェブに掲示。各自でＤＬ。
www.econ.ryukoku.ac.jp/～tmy-suzuki
• 教科書： 宮川公男 『基本統計学』 有斐閣
• 成績の評価方法：中間試験と期末試験
試験の形式：マークシート
中間試験（５０％）＋期末試験（50％）か
期末試験（100%）のうち、高い方。
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経済学のカリキュラム
経済学
ミクロ経済学
マクロ経済学
計量経済学
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コアとなる科目群について
• ミクロ経済学
企業や消費者の行動原理を記述。
• マクロ経済学
一国全体の経済動向を記述。
• 計量経済学
統計学に基づき、経済データから、「理論
の検証」や「経済動向の予測」を行う。
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計量経済学をなぜ学ぶのか
• 経済学の核となり、応用範囲が広い。
• 計量経済学は実践的な科目である。
例えば、
・官庁（とくに、白書の作成）
・シンクタンク（総合研究所）
・金融機関の調査部
・ＩＭＦや世界銀行などの国際機関
などで、業務上、必要とされる。
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我が校での統計関連の科目群
• 統計学： 一年生向け ← 今はここ！
はじめの一歩。
統計学の基礎を学ぶ。
• 経済統計： 二年生向け
計量経済学への準備コース。
主要な経済データなど。
• 計量経済学： 三年生向け
「回帰分析」の応用など。
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記述統計と推測統計
記述統計: データ自体の規則性が対象
↑↓
推測統計：データを生み出すものが対象
例：このクラスでの試験を行った場合、
記述統計：結果を（平均や分散）分析。
推測統計：結果から真の学力を推測。
推測統計には不確実性がつきもの。
⇒二つの統計をつなぐものが「確率論」。
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この講義で取り扱うトピック
• パート１：記述統計（高校数学の復習）
• パート２：確率論
⇒ここまでが中間試験の範囲
• パート３：推測統計
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序論
問：統計学はデータを扱うが、なぜ人々はデー
タを用いるのか？
⇒自分の主張に対して、できるだけ客観性の高
い傍証を与えるため。
問：では、他人がデータを提示して議論してきた
ら、それを信じてよいのか？
⇒データには、様々な解釈が可能なので、注意
が必要。
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データの解釈例 その①
• 龍大の経済学部では、女子学生の人数は男
子学生の人数よりも少ない。（約１/４）。
⇒龍大は女性差別をしている？
• 音楽CDの出荷量は五年前に比べて減少し
ている。
⇒音楽を購入する人が減ったから？
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データの解釈例 その②
• 背の高い人は、一般的に、体重が重い。
⇒体重を増やせば、背が伸びる？
• 天気予報士が「雨になる」と予想した日は、実
際に雨が降ることが多い。
⇒天気予報士が雨を降らせているのか？
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データ解釈例の注意点
• 解釈例その①について
数量が変動する背景には、需要側の要因と
供給側の要因があり、両者の区別が必要。
• 解釈例その②について
相関関係そのものからは、因果性について、
何もわからない。（卵が先か？鶏が先か？）
⇒これらを無視した議論は新聞記事やテレビ
ニュースでも存在するので、気をつけて！
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復習しておくべき数学知識
• ∑の使い方
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x
例：　i 1
i
 x1  x2    x10.
 x と表すこともある。
単純に
i
• 平方根の採り方
x  x. 例えば、3  9  9  3.
2
2
14
例題：数学の復習
次の各式を展開せよ。
3

k2
k 1
9

1
k
k 1 10
5

i 1
C
, ただし、 Cと rは定数。
i
(1  r )
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数学の復習（答え）
3

k 1
9
k 2  12  22  32  1  4  9  14.
1
1 9
(1  2    9)
k
k
 4.5.
10 k 1
10
k 1 10


5

C
C
C
C


 
.
i
2
5
(1  r ) (1  r )
(1  r )
i 1 (1  r )
• 注：最後のは、ファイナンスにおいて、債券価
格を求める際に使う。Ｃ はクーポン、ｒ は利子
率（or 割引率）。これに償還額面を加える。
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