科目ナンバー

CG-SC5-301L

履修条件・関連科目等

授業で使用する言語

日本語／英語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

統計の考え方とRとPythonを使ったデータサイエンスの方法を学びます。

科目目的

データ活用が進む商業学の分野を中心に、経営学等においても、データを研究および実務において活用できる能力を身につけた学生を養成します。この科目では、統計の知識と実践的能力および量的研究モデル設計の能力を身ににつけます。

到達目標

本科目の到達目標は３つです。
　- RのRmarkdown, tidyverseを用いて、作表、可視化、統計分析ができるようになる。
　- 統計学の概念を理解し、英語で表現できる。
　- 自らの研究をデザインし、分析計画を立てる。

授業計画と内容

１．Rのインストール、命題と仮説、調査技法の種類、測定水準
２．記述統計
３．正規分布、標準化得点、共起ネットワーク
４．統計的推定の考え方、点推定・区間推定
５．統計的検定の考え方、調査票の作り方
６．csvデータの読込、箱ひげ図、日本地図
７．集計表、χ2検定
８．１サンプルのt 検定、母平均の差の検定
９．偏差平方和とF比、分散分析
10．連関、相関
11. 回帰分析の基本、擬似関係
12. 重回帰分析入門、ダミー変数、交差項、ロジスティック回帰
13. 機械学習
14. 学生発表

授業時間外の学修の内容

授業終了後の課題提出

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

授業後、指定の実習を実施し、復習をしてください。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

プレゼンテーション／実習、フィールドワーク

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

PCによるRの実習オンライン会議システムによる実習指導

実務経験のある教員による授業

はい

【実務経験有の場合】実務経験の内容

コンサルティングのための調査経験を含む勤務経験有。

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

コンサルティング会社でデータ分析等を実施して、顧客用の報告書にまとめていた。本科目内容と実務経験内容は関連している。

テキスト・参考文献等

特に購入すべき教材はありません

その他特記事項

RおよびRstudioを使います。学生の希望により、Python、SPSS、Amosも使います。これらは、基本的に自分のPCで実習を行えることを前提とします。ただしAmosはWindowsのみ使用可能のため、自分のPCがMacの場合には大学院事務室から貸し出しを受けます。

参考URL

https://edge.sagepub.com/frankfort7e/student-resources