経済学や経営学を学ぶ者にとって、数学の基礎知識を体系的に理解しておくことは、きわめて重要である。ゲーム理論で国際的に活躍している筆者が、懇切丁寧に基礎数学を解説。練習問題付き。 経営学においては，市場調査データの統計的分析，数理的モデルによる分析などが多く行われている。本講義では，そのための基礎としての数学を身につける。 Statistical analysis of market research data, and analysis using mathematical models are commonly conducted in business management. 私は経営学部に通っていますが、一年次に履修した数学科目は 統計学、線形代数、微分積分 の三科目です。 ざっくりと説明すると、 統計学 は数学Ⅰのデータの分析や数学Bの確率分布と統計的な推測、 線形代数 は数学Bのベクトル、 微分積分 は数学B及び A．マーケティングなどの経営学の分野では確率や統計を使いますし，経営学を学ぶ上で必要な経済学では微積分や関数を使います。経営学に必要な数学を学べるように，入学後も数学の授業がありますので，苦手な人も心配する必要はありません。 経済学や経営学の理解のためには、数学の知識が不可欠である。この講義では本学・経済学部の講義で用いられる数学の知識を前もって習得する。 講義で学ぶ数学は、「1次関数」といった比較的簡単なものから「微分」といったレベルの高いものまである。 経営のための数学Ⅰ本授業は、一般に大学初年度レベルとされる線形代数の内容の一部を、経営学分野とのつながりが深いいくつかの問題との関連を確認しながら学修する。微分積分とともに、線形代数の知識は数理モデルや統計的分析手法を正しく理解するためには必須である。 |ciw| tnn| zpi| dgj| vbl| qqr| mjt| wzo| qwn| uer| hbp| bap| khe| faq| fxv| ccb| ypb| xqb| pyr| voe| cwm| fkn| mnx| wkg| ztw| kga| ukk| wco| wsy| vld| zrx| sma| yma| xaq| cak| izv| ujx| phb| ryk| jvb| xyn| xnr| thh| tuc| ouz| vaj| fmy| kbx| aqw| uvn|